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Tutorial de Python
The Python tutorial
Release:
Date:
2.5.2
July 04, 2009
Python is an easy to learn, powerful programming language. It has efficient highlevel data structures and a simple but effective approach to object-oriented
programming. Python's elegant syntax and dynamic typing, together with its
interpreted nature, make it an ideal language for scripting and rapid application
development in many areas on most platforms.
The Python interpreter and the extensive standard library are freely available in
source or binary form for all major platforms from the Python Web site,
http://www.python.org/, and may be freely distributed. The same site also contains distributions of and pointers to many free third party Python modules,
programs and tools, and additional documentation.
The Python interpreter is easily extended with new functions and data types
implemented in C or C++ (or other languages callable from C). Python is also
suitable as an extension language for customizable applications.
This tutorial introduces the reader informally to the basic concepts and features
of the Python language and system. It helps to have a Python interpreter handy
for hands-on experience, but all examples are self-contained, so the tutorial can
be read off-line as well.
For a description of standard objects and modules, see the Python Library
Reference document. The Python Reference Manual gives a more formal definition of the language. To write extensions in C or C++, read Extending and
Embedding the Python Interpreter and Python/C API Reference. There are also
several books covering Python in depth.
This tutorial does not attempt to be comprehensive and cover every single
feature, or even every commonly used feature. Instead, it introduces many of
Python's most noteworthy features, and will give you a good idea of the lan-
1
Tutorial de Python
guage's flavor and style. After reading it, you will be able to read and write Python
modules and programs, and you will be ready to learn more about the various
Python library modules described in the Python Library Reference.
The glossary is also worth going through.
2
Tutorial de Python
Saciando tu apetito
Si trabajas mucho con computadoras, eventualmente encontrarás que te gustaría automatizar alguna tarea. Por ejemplo, podrías desear realizar una
búsqueda y reemplazo en un gran número de archivos de texto, o renombrar y
reorganizar un montón de archivos con fotos de una manera compleja. Tal vez
quieras escribir alguna pequeña base de datos personalizada, personalizada, o
una aplicación especializada con interfaz gráfica, o un juego simple.
Si eres un desarrollador de software profesional, tal vez necesites trabajar con
varias bibliotecas de C/C++/Java pero encuentres que se hace lento el ciclo
usual de escribir/compilar/testear/recompilar. Tal vez estás escribiendo una
batería de pruebas para una de esas bibliotecas y encuentres que escribir el
código de testeo se hace una tarea tediosa. O tal vez has escrito un programa al
que le vendría bien un lenguaje de extensión, y no quieres diseñar/implementar
todo un nuevo lenguaje para tu aplicación.
Python es el lenguaje justo para ti.
Podrías escribir un script en el interprete de comandos o un archivo por lotes de
Windows para algunas de estas tareas, pero los scripts se lucen para mover
archivos de un lado a otro y para modificar datos de texto, no para aplicaciones
con interfaz de usuario o juegos. Podrías escribir un programa en C/C++/Java,
pero puede tomar mucho tiempo de desarrollo obtener al menos un primer
borrador del programa. Python es más fácil de usar, está disponible para sistemas operativos Windows, MacOS X y Unix, y te ayudará a realizar tu tarea más
velozmente.
Python es fácil de usar, pero es un lenguaje de programación de verdad,
ofreciendo mucho mucho mayor estructura y soporte para programas grandes
que lo que lo que pueden ofrecer los scripts de Unix o archivos por lotes. Por
otro lado, Python ofrece mucho más chequeo de error que C, y siendo un
lenguaje de muy alto nivel, tiene tipos de datos de alto nivel incorporados como
ser arreglos de tamaño flexible y diccionarios. Debido a sus tipos de datos más
3
Tutorial de Python
generales Python puede aplicarse a un dominio de problemas mayor que Awk o
incluso Perl, y aún así muchas cosas siguen siendo al menos igual de fácil en
Python que en esos lenguajes.
Python te permite separar tu programa en módulos que pueden reusarse en
otros programas en Python. Viene con una gran colección de módulos estándar
que puedes usar como base de tus programas --- o como ejemplos para empezar
a aprender a programar en Python. Algunos de estos módulos proveen cosas
como entrada/salida a archivos, llamadas al sistema, sockets, e incluso interfaces a sistemas de interfaz gráfica de usuario como Tk.
Python es un lenguaje interpretado, lo cual puede ahorrarte mucho tiempo
durante el desarrollo ya que no es necesario compilar ni enlazar. El interprete
puede usarse interactivamente, lo que facilita experimentar con características
del lenguaje, escribir programas descartables, o probar funciones cuando se
hace desarrollo de programas de abajo hacia arriba. Es también una calculadora
de escritorio práctica.
Python permite escribir programas compactos y legibles. Los programas en
Python son típicamente más cortos que sus programas equivalentes en C, C++
o Java por varios motivos:
• los tipos de datos de alto nivel permiten expresar operaciones
complejas en una sola instrucción;
• la agrupación de instrucciones se hace por indentación en vez de llaves
de apertura y cierre.
• no es necesario declarar variables ni argumentos.
Python es extensible: si ya sabes programar en C es fácil agregar una nueva
función o módulo al intérprete, ya sea para realizar operaciones críticas a
velocidad máxima, o para enlazar programas Python con bibliotecas que tal vez
sólo estén disponibles en forma binaria (por ejemplo bibliotecas gráficas específicas de un fabricante). Una vez que estés realmente entusiasmado, puedes
enlazar el intérprete Python en una aplicación hecha en C y usarlo como lenguaje
de extensión o de comando para esa aplicación.
4
Tutorial de Python
Por cierto, el lenguaje recibe su nombre del programa de televisión de la BBC
"Monty Python's Flying Circus" y no tiene nada que ver con reptiles. Hacer
referencias a sketches de Monty Python en la documentación no sólo esta
permitido, sino que también está bien visto!
Ahora que ya estás emocionada con Python, querrás verlo en más detalle. Cómo
la mejor forma de aprender un lenguaje es usarlo, el tutorial te invita a que
juegues con el intérprete Python a medida que vas leyendo.
En el próximo capítulo se explicará la mecánica de uso del intérprete. Ésta es
información bastante mundana, pero es esencial para poder probar los ejemplos
que aparecerán más adelante.
El resto del tutorial introduce varias características del lenguaje y el sistema
Python a través de ejemplos, empezando con expresiones, instrucciones y tipos
de datos simples, pasando por funciones y módulos, y finalmente tocando
conceptos avanzados como excepciones y clases definidas por el usuario.
5
Tutorial de Python
Using the Python Interpreter
Invoking the Interpreter
The Python interpreter is usually installed as /usr/local/bin/python on
those machines where it is available; putting /usr/local/bin in your Unix
shell's search path makes it possible to start it by typing the command
python
to the shell. Since the choice of the directory where the interpreter lives is an
installation option, other places are possible; check with your local Python guru
or system administrator. (E.g., /usr/local/python is a popular alternative
location.)
On Windows machines, the Python installation is usually placed in
C:\Python26, though you can change this when you're running the installer. To
add this directory to your path, you can type the following command into the
command prompt in a DOS box:
set path=%path%;C:\python26
Typing an end-of-file character (Control-D on Unix, Control-Z on Windows)
at the primary prompt causes the interpreter to exit with a zero exit status. If that
doesn't work, you can exit the interpreter by typing the following commands:
import sys; sys.exit().
The interpreter's line-editing features usually aren't very sophisticated. On Unix,
whoever installed the interpreter may have enabled support for the GNU readline
library, which adds more elaborate interactive editing and history features.
Perhaps the quickest check to see whether command line editing is supported is
typing Control-P to the first Python prompt you get. If it beeps, you have command
line editing; see Appendix tut-interacting for an introduction to the keys. If nothing
appears to happen, or if ^P is echoed, command line editing isn't available; you'll
6
Tutorial de Python
only be able to use backspace to remove characters from the current line.
The interpreter operates somewhat like the Unix shell: when called with standard
input connected to a tty device, it reads and executes commands interactively;
when called with a file name argument or with a file as standard input, it reads
and executes a script from that file.
A second way of starting the interpreter is python -c command [arg] ...,
which executes the statement(s) in command, analogous to the shell's -c option.
Since Python statements often contain spaces or other characters that are
special to the shell, it is best to quote command in its entirety with double quotes.
Some Python modules are also useful as scripts. These can be invoked using
python -m module [arg] ..., which executes the source file for module as
if you had spelled out its full name on the command line.
Note that there is a difference between python file and python <file. In
the latter case, input requests from the program, such as calls to input() and
raw_input(), are satisfied from file. Since this file has already been read until
the end by the parser before the program starts executing, the program will
encounter end-of-file immediately. In the former case (which is usually what you
want) they are satisfied from whatever file or device is connected to standard
input of the Python interpreter.
When a script file is used, it is sometimes useful to be able to run the script and
enter interactive mode afterwards. This can be done by passing -i before the
script. (This does not work if the script is read from standard input, for the same
reason as explained in the previous paragraph.)
Argument Passing
When known to the interpreter, the script name and additional arguments thereafter are passed to the script in the variable sys.argv, which is a list of strings.
Its length is at least one; when no script and no arguments are given,
sys.argv[0] is an empty string. When the script name is given as '-' (mean-
7
Tutorial de Python
ing standard input), sys.argv[0] is set to '-'. When -c command is used,
sys.argv[0] is set to '-c'. When -m module is used, sys.argv[0] is set to
the full name of the located module. Options found after -c command or -m
module are not consumed by the Python interpreter's option processing but left
in sys.argv for the command or module to handle.
Interactive Mode
When commands are read from a tty, the interpreter is said to be in interactive
mode. In this mode it prompts for the next command with the primary prompt,
usually three greater-than signs (>>>); for continuation lines it prompts with the
secondary prompt, by default three dots (...). The interpreter prints a welcome
message stating its version number and a copyright notice before printing the
first prompt:
python
Python 2.6 (#1, Feb 28 2007, 00:02:06)
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
Continuation lines are needed when entering a multi-line construct. As an
example, take a look at this if statement:
>>> the_world_is_flat = 1
>>> if the_world_is_flat:
...
print "Be careful not to fall off!"
...
Be careful not to fall off!
The Interpreter and Its Environment
Error Handling
8
Tutorial de Python
When an error occurs, the interpreter prints an error message and a stack trace.
In interactive mode, it then returns to the primary prompt; when input came from
a file, it exits with a nonzero exit status after printing the stack trace. (Exceptions
handled by an except clause in a try statement are not errors in this context.)
Some errors are unconditionally fatal and cause an exit with a nonzero exit; this
applies to internal inconsistencies and some cases of running out of memory. All
error messages are written to the standard error stream; normal output from
executed commands is written to standard output.
Typing the interrupt character (usually Control-C or DEL) to the primary or
secondary prompt cancels the input and returns to the primary prompt. 1 Typing
an interrupt while a command is executing raises the KeyboardInterrupt
exception, which may be handled by a try statement.
Executable Python Scripts
On BSD'ish Unix systems, Python scripts can be made directly executable, like
shell scripts, by putting the line
#! /usr/bin/env python
(assuming that the interpreter is on the user's PATH) at the beginning of the
script and giving the file an executable mode. The #! must be the first two
characters of the file. On some platforms, this first line must end with a Unix-style
line ending ('\n'), not a Mac OS ('\r') or Windows ('\r\n') line ending. Note
that the hash, or pound, character, '#', is used to start a comment in Python.
The script can be given an executable mode, or permission, using the chmod
command:
$ chmod +x myscript.py
On Windows systems, there is no notion of an "executable mode". The Python
installer automatically associates .py files with python.exe so that a doubleclick on a Python file will run it as a script. The extension can also be .pyw, in
9
Tutorial de Python
that case, the console window that normally appears is suppressed.
Source Code Encoding
It is possible to use encodings different than ASCII in Python source files. The
best way to do it is to put one more special comment line right after the #! line to
define the source file encoding:
# -*- coding: encoding -*With that declaration, all characters in the source file will be treated as having the
encoding encoding, and it will be possible to directly write Unicode string literals
in the selected encoding. The list of possible encodings can be found in the
Python Library Reference, in the section on codecs.
For example, to write Unicode literals including the Euro currency symbol, the
ISO-8859-15 encoding can be used, with the Euro symbol having the ordinal
value 164. This script will print the value 8364 (the Unicode codepoint corresponding to the Euro symbol) and then exit:
# -*- coding: iso-8859-15 -*currency = u"€"
print ord(currency)
If your editor supports saving files as UTF-8 with a UTF-8 byte order mark (aka
BOM), you can use that instead of an encoding declaration. IDLE supports this
capability if Options/General/Default Source Encoding/UTF-8 is set.
Notice that this signature is not understood in older Python releases (2.2 and
earlier), and also not understood by the operating system for script files with #!
lines (only used on Unix systems).
By using UTF-8 (either through the signature or an encoding declaration), characters of most languages in the world can be used simultaneously in string literals
and comments. Using non-ASCII characters in identifiers is not supported. To
10
Tutorial de Python
display all these characters properly, your editor must recognize that the file is
UTF-8, and it must use a font that supports all the characters in the file.
The Interactive Startup File
When you use Python interactively, it is frequently handy to have some standard
commands executed every time the interpreter is started. You can do this by
setting an environment variable named PYTHONSTARTUP to the name of a file
containing your start-up commands. This is similar to the .profile feature of
the Unix shells.
This file is only read in interactive sessions, not when Python reads commands
from a script, and not when /dev/tty is given as the explicit source of commands (which otherwise behaves like an interactive session). It is executed in
the same namespace where interactive commands are executed, so that objects
that it defines or imports can be used without qualification in the interactive
session. You can also change the prompts sys.ps1 and sys.ps2 in this file.
If you want to read an additional start-up file from the current directory, you can
program this in the global start-up file using code like if
os.path.isfile('.pythonrc.py'): execfile('.pythonrc.py'). If
you want to use the startup file in a script, you must do this explicitly in the script:
import os
filename = os.environ.get('PYTHONSTARTUP')
if filename and os.path.isfile(filename):
execfile(filename)
Footnotes
1
A problem with the GNU Readline package may
prevent this.
11
Tutorial de Python
Una Introducción Informal a Python
En los siguientes ejemplos, las entradas y salidas son distinguidas por la presencia o ausencia de los prompts (`>>>` and `...`): para reproducir los
ejemplos, debes escribir todo lo que esté después del prompt, cuando este
aparezca; las líneas que no comiencen con el prompt son las salidas del
intérprete. Tenga en cuenta que el prompt secundario que aparece por sí sólo
en una línea de un ejemplo significa que debe escribir una línea en blanco; esto
es usado para terminar un comando multilínea.
Muchos de los ejemplos de este manual, incluso aquellos ingresados en el
prompt interactivo, incluyen comentarios. Los comentarios en Python comienzan
con el caracter numeral, #, y se extienden hasta el final físico de la línea. Un
comentario quizás aparezca al comiendo de la línea o seguidos de espacios
blancos o código, pero sin una cadena de caracteres. Un caracter numeral
dentro de una cadena de caracteres es sólo un caracter numeral.
Algunos ejemplos:
# este es el primer comentario
SPAM = 1
# y este es el segundo comentario
# ... y ahora un tercero!
STRING = "# Este no es un comentario".
Usar Python como una Calculadora
Vamos a probar algunos comandos simples en Python. Inicia un intérprete y
espera por el prompt primario, >>>. (No debería demorar tanto).
Números
El intérprete actúa como una simple calculadora; puedes tipear una expresión y
12
Tutorial de Python
este escribirá los valores. La sintaxis es sencilla: los operadores +, -, * y /
funcionan como en la mayoría de los lenguajes (por ejemplo, Pascal o C); los
paréntesis pueden ser usados para agrupar. Por ejemplo:
>>>
4
>>>
...
4
>>>
4
>>>
5
>>>
...
2
>>>
-3
2+2
# Este es un comentario
2+2
2+2
# y un comentario en la misma línea que el código
(50-5*6)/4
# La división entera retorna el piso:
7/3
7/-3
El signo igual (=) es usado para asignar un valor a una variable. Luego, ningún
resultado es mostrado antes del próximo prompt:
>>> width = 20
>>> height = 5*9
>>> width * height
900
Un valor puede ser asignado a varias variables simultáneamente:
>>>
>>>
0
>>>
0
>>>
x = y = z = 0
x
# Zero x, y and z
y
z
13
Tutorial de Python
0
Los números de punto flotante tiene soporte completo; las operaciones con
mezclas en los tipos de los operandos convierte los enteros a punto flotante:
>>> 3 * 3.75 / 1.5
7.5
>>> 7.0 / 2
3.5
Los números complejos también están soportados; los números imaginarios son
escritos con el sufijo de j o J. Los números complejos con un componente real
que no sea cero son escritos como (real+imagj), o pueden ser escrito con la
función complex(real, imag).
>>> 1j * 1J
(-1+0j)
>>> 1j * complex(0,1)
(-1+0j)
>>> 3+1j*3
(3+3j)
>>> (3+1j)*3
(9+3j)
>>> (1+2j)/(1+1j)
(1.5+0.5j)
Los números complejos son siempre representados como dos números de punto
flotante, la parte real y la imaginaria. Para extraer estas partes desde un número
complejo z, usa z.real y z.imag.
>>> a=1.5+0.5j
>>> a.real
1.5
>>> a.imag
0.5
14
Tutorial de Python
La función de conversión de los punto flotante y enteros (float(), int() y
long()) no funciona para números complejos --- aquí no hay una forma correcta
de convertir un número complejo a un número real. Usa abs(z) para obtener
esta magnitud (como un flotante) o z.real para obtener la parte real.
>>> a=3.0+4.0j
>>> float(a)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
TypeError: can't convert complex to float; use abs(z)
>>> a.real
3.0
>>> a.imag
4.0
>>> abs(a) # sqrt(a.real**2 + a.imag**2)
5.0
>>>
En el modo interactivo, la última expresion impresa es asignada a la variable _.
Esto significa que cuando estés usando Python como una calculadora de
escritorio, es más fácil seguir calculando, por ejemplo:
>>> tax = 12.5 / 100
>>> price = 100.50
>>> price * tax
12.5625
>>> price + _
113.0625
>>> round(_, 2)
113.06
>>>
Esta variable debería ser tratada como de sólo lectura por el usuario. No asignes
explícitamente un valor a esta --- crearás una variable local independiente con el
15
Tutorial de Python
mismo nombre enmascarando la variable incorporada con el comportamiento
mágico.
Cadenas de caracteres
Besides numbers, Python can also manipulate strings, which can be expressed
in several ways. They can be enclosed in single quotes or double quotes:
>>> 'spam eggs'
'spam eggs'
>>> 'doesn\'t'
"doesn't"
>>> "doesn't"
"doesn't"
>>> '"Yes," he said.'
'"Yes," he said.'
>>> "\"Yes,\" he said."
'"Yes," he said.'
>>> '"Isn\'t," she said.'
'"Isn\'t," she said.'
String literals can span multiple lines in several ways. Continuation lines can be
used, with a backslash as the last character on the line indicating that the next
line is a logical continuation of the line:
hello = "This is a rather long string containing\n\
several lines of text just as you would do in C.\n\
Note that whitespace at the beginning of the line is\
significant."
print hello
Note that newlines still need to be embedded in the string using \n; the newline
following the trailing backslash is discarded. This example would print the follow-
16
Tutorial de Python
ing:
This is a rather long string containing
several lines of text just as you would do in C.
Note that whitespace at the beginning of the line is significant.
If we make the string literal a "raw" string, however, the \n sequences are not
converted to newlines, but the backslash at the end of the line, and the newline
character in the source, are both included in the string as data. Thus, the
example:
hello = r"This is a rather long string containing\n\
several lines of text much as you would do in C."
print hello
would print:
This is a rather long string containing\n\
several lines of text much as you would do in C.
Or, strings can be surrounded in a pair of matching triple-quotes: """ or '''.
End of lines do not need to be escaped when using triple-quotes, but they will be
included in the string.
print """
Usage: thingy [OPTIONS]
-h
-H hostname
"""
Display this usage message
Hostname to connect to
produces the following output:
Usage: thingy [OPTIONS]
-h
-H hostname
Display this usage message
Hostname to connect to
17
Tutorial de Python
The interpreter prints the result of string operations in the same way as they are
typed for input: inside quotes, and with quotes and other funny characters
escaped by backslashes, to show the precise value. The string is enclosed in
double quotes if the string contains a single quote and no double quotes, else it's
enclosed in single quotes. (The print statement, described later, can be used
to write strings without quotes or escapes.)
Strings can be concatenated (glued together) with the + operator, and repeated
with *:
>>> word = 'Help' + 'A'
>>> word
'HelpA'
>>> '<' + word*5 + '>'
'<HelpAHelpAHelpAHelpAHelpA>'
Two string literals next to each other are automatically concatenated; the first line
above could also have been written word = 'Help' 'A'; this only works with
two literals, not with arbitrary string expressions:
>>> 'str' 'ing'
'string'
>>> 'str'.strip()
'string'
>>> 'str'.strip()
File "<stdin>",
'str'.strip()
#
+ 'ing'
#
<-
'ing'
# <line 1, in ?
'ing'
^
SyntaxError: invalid syntax
<-
This is ok
This is ok
This is invalid
Strings can be subscripted (indexed); like in C, the first character of a string has
subscript (index) 0. There is no separate character type; a character is simply a
string of size one. Like in Icon, substrings can be specified with the slice notation:
two indices separated by a colon.
18
Tutorial de Python
>>> word[4]
'A'
>>> word[0:2]
'He'
>>> word[2:4]
'lp'
Slice indices have useful defaults; an omitted first index defaults to zero, an
omitted second index defaults to the size of the string being sliced.
>>> word[:2]
'He'
# The first two characters
>>> word[2:]
'lpA'
# Everything except the first two characters
Unlike a C string, Python strings cannot be changed. Assigning to an indexed
position in the string results in an error:
>>> word[0] = 'x'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
TypeError: object doesn't support item assignment
>>> word[:1] = 'Splat'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
TypeError: object doesn't support slice assignment
However, creating a new string with the combined content is easy and efficient:
>>> 'x' + word[1:]
'xelpA'
>>> 'Splat' + word[4]
'SplatA'
Here's a useful invariant of slice operations: s[:i] + s[i:] equals s.
19
Tutorial de Python
>>> word[:2] + word[2:]
'HelpA'
>>> word[:3] + word[3:]
'HelpA'
Degenerate slice indices are handled gracefully: an index that is too large is
replaced by the string size, an upper bound smaller than the lower bound returns
an empty string.
>>> word[1:100]
'elpA'
>>> word[10:]
''
>>> word[2:1]
''
Indices may be negative numbers, to start counting from the right. For example:
>>> word[-1]
'A'
>>> word[-2]
'p'
>>> word[-2:]
'pA'
>>> word[:-2]
'Hel'
# The last character
# The last-but-one character
# The last two characters
# Everything except the last two characters
But note that -0 is really the same as 0, so it does not count from the right!
>>> word[-0]
'H'
# (since -0 equals 0)
Out-of-range negative slice indices are truncated, but don't try this for singleelement (non-slice) indices:
20
Tutorial de Python
>>> word[-100:]
'HelpA'
>>> word[-10]
# error
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
IndexError: string index out of range
One way to remember how slices work is to think of the indices as pointing
between characters, with the left edge of the first character numbered 0. Then
the right edge of the last character of a string of n characters has index n, for
example:
+---+---+---+---+---+
| H | e | l | p | A |
+---+---+---+---+---+
0
1
2
3
4
5
-5 -4 -3 -2 -1
The first row of numbers gives the position of the indices 0...5 in the string; the
second row gives the corresponding negative indices. The slice from i to j
consists of all characters between the edges labeled i and j, respectively.
For non-negative indices, the length of a slice is the difference of the indices, if
both are within bounds. For example, the length of word[1:3] is 2.
The built-in function len() returns the length of a string:
>>> s = 'supercalifragilisticexpialidocious'
>>> len(s)
34
See also
typesseq
21
Tutorial de Python
Strings, and the Unicode strings described in the next section, are examples
of sequence types, and support the common operations supported by such
types.
string-methods
Both strings and Unicode strings support a large number of methods for
basic transformations and searching.
new-string-formatting
Information about string formatting with str.format() is described here.
string-formatting
The old formatting operations invoked when strings and Unicode strings are
the left operand of the % operator are described in more detail here.
Unicode Strings
Starting with Python 2.0 a new data type for storing text data is available to the
programmer: the Unicode object. It can be used to store and manipulate Unicode
data (see http://www.unicode.org/) and integrates well with the existing string
objects, providing auto-conversions where necessary.
Unicode has the advantage of providing one ordinal for every character in every
script used in modern and ancient texts. Previously, there were only 256 possible
ordinals for script characters. Texts were typically bound to a code page which
mapped the ordinals to script characters. This lead to very much confusion
especially with respect to internationalization (usually written as i18n --- 'i' +
18 characters + 'n') of software. Unicode solves these problems by defining
one code page for all scripts.
Creating Unicode strings in Python is just as simple as creating normal strings:
>>> u'Hello World !'
u'Hello World !'
The small 'u' in front of the quote indicates that a Unicode string is supposed to
22
Tutorial de Python
be created. If you want to include special characters in the string, you can do so
by using the Python Unicode-Escape encoding. The following example shows
how:
>>> u'Hello\u0020World !'
u'Hello World !'
The escape sequence \u0020 indicates to insert the Unicode character with the
ordinal value 0x0020 (the space character) at the given position.
Other characters are interpreted by using their respective ordinal values directly
as Unicode ordinals. If you have literal strings in the standard Latin-1 encoding
that is used in many Western countries, you will find it convenient that the lower
256 characters of Unicode are the same as the 256 characters of Latin-1.
For experts, there is also a raw mode just like the one for normal strings. You
have to prefix the opening quote with 'ur' to have Python use the Raw-UnicodeEscape encoding. It will only apply the above \uXXXX conversion if there is an
uneven number of backslashes in front of the small 'u'.
>>> ur'Hello\u0020World !'
u'Hello World !'
>>> ur'Hello\\u0020World !'
u'Hello\\\\u0020World !'
The raw mode is most useful when you have to enter lots of backslashes, as can
be necessary in regular expressions.
Apart from these standard encodings, Python provides a whole set of other ways
of creating Unicode strings on the basis of a known encoding.
The built-in function unicode() provides access to all registered Unicode
codecs (COders and DECoders). Some of the more well known encodings which
these codecs can convert are Latin-1, ASCII, UTF-8, and UTF-16. The latter two
are variable-length encodings that store each Unicode character in one or more
bytes. The default encoding is normally set to ASCII, which passes through
23
Tutorial de Python
characters in the range 0 to 127 and rejects any other characters with an error.
When a Unicode string is printed, written to a file, or converted with str(),
conversion takes place using this default encoding.
>>> u"abc"
u'abc'
>>> str(u"abc")
'abc'
>>> u"äöü"
u'\xe4\xf6\xfc'
>>> str(u"äöü")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-2: ordinal not in range(128)
To convert a Unicode string into an 8-bit string using a specific encoding, Unicode
objects provide an encode() method that takes one argument, the name of the
encoding. Lowercase names for encodings are preferred.
>>> u"äöü".encode('utf-8')
'\xc3\xa4\xc3\xb6\xc3\xbc'
If you have data in a specific encoding and want to produce a corresponding
Unicode string from it, you can use the unicode() function with the encoding
name as the second argument.
>>> unicode('\xc3\xa4\xc3\xb6\xc3\xbc', 'utf-8')
u'\xe4\xf6\xfc'
Lists
Python knows a number of compound data types, used to group together other
values. The most versatile is the list, which can be written as a list of commaseparated values (items) between square brackets. List items need not all have
the same type.
>>> a = ['spam', 'eggs', 100, 1234]
>>> a
24
Tutorial de Python
['spam', 'eggs', 100, 1234]
Like string indices, list indices start at 0, and lists can be sliced, concatenated
and so on:
>>> a[0]
'spam'
>>> a[3]
1234
>>> a[-2]
100
>>> a[1:-1]
['eggs', 100]
>>> a[:2] + ['bacon', 2*2]
['spam', 'eggs', 'bacon', 4]
>>> 3*a[:3] + ['Boo!']
['spam', 'eggs', 100, 'spam', 'eggs', 100, 'spam', 'eggs', 100, 'Boo!']
Unlike strings, which are immutable, it is possible to change individual elements
of a list:
>>> a
['spam', 'eggs', 100, 1234]
>>> a[2] = a[2] + 23
>>> a
['spam', 'eggs', 123, 1234]
Assignment to slices is also possible, and this can even change the size of the
list or clear it entirely:
>>>
...
>>>
[1,
>>>
...
>>>
# Replace some items:
a[0:2] = [1, 12]
a
12, 123, 1234]
# Remove some:
a[0:2] = []
a
25
Tutorial de Python
[123, 1234]
>>> # Insert some:
... a[1:1] = ['bletch', 'xyzzy']
>>> a
[123, 'bletch', 'xyzzy', 1234]
>>> # Insert (a copy of) itself at the beginning
>>> a[:0] = a
>>> a
[123, 'bletch', 'xyzzy', 1234, 123, 'bletch', 'xyzzy', 1234]
>>> # Clear the list: replace all items with an empty list
>>> a[:] = []
>>> a
[]
The built-in function len() also applies to lists:
>>> a = ['a', 'b', 'c', 'd']
>>> len(a)
4
It is possible to nest lists (create lists containing other lists), for example:
>>>
>>>
>>>
3
>>>
[2,
>>>
2
>>>
>>>
[1,
>>>
q = [2, 3]
p = [1, q, 4]
len(p)
p[1]
3]
p[1][0]
p[1].append('xtra')
p
[2, 3, 'xtra'], 4]
q
# See section 5.1
26
Tutorial de Python
[2, 3, 'xtra']
Note that in the last example, p[1] and q really refer to the same object! We'll
come back to object semantics later.
First Steps Towards Programming
Of course, we can use Python for more complicated tasks than adding two and
two together. For instance, we can write an initial sub-sequence of the Fibonacci
series as follows:
>>>
...
...
>>>
...
...
...
1
1
2
3
5
8
# Fibonacci series:
# the sum of two elements defines the next
a, b = 0, 1
while b < 10:
print b
a, b = b, a+b
This example introduces several new features.
• The first line contains a multiple assignment: the variables a and b
simultaneously get the new values 0 and 1. On the last line this is used
again, demonstrating that the expressions on the right-hand side are all
evaluated first before any of the assignments take place. The right-hand
side expressions are evaluated from the left to the right.
27
Tutorial de Python
• The while loop executes as long as the condition (here: b < 10)
remains true. In Python, like in C, any non-zero integer value is true;
zero is false. The condition may also be a string or list value, in fact any
sequence; anything with a non-zero length is true, empty sequences are
false. The test used in the example is a simple comparison. The
standard comparison operators are written the same as in C: < (less
than), > (greater than), == (equal to), <= (less than or equal to), >=
(greater than or equal to) and != (not equal to).
• The body of the loop is indented: indentation is Python's way of grouping
statements. Python does not (yet!) provide an intelligent input line
editing facility, so you have to type a tab or space(s) for each indented
line. In practice you will prepare more complicated input for Python with
a text editor; most text editors have an auto-indent facility. When a
compound statement is entered interactively, it must be followed by a
blank line to indicate completion (since the parser cannot guess when
you have typed the last line). Note that each line within a basic block
must be indented by the same amount.
28
Tutorial de Python
• The print statement writes the value of the expression(s) it is given. It
differs from just writing the expression you want to write (as we did
earlier in the calculator examples) in the way it handles multiple
expressions and strings. Strings are printed without quotes, and a space
is inserted between items, so you can format things nicely, like this:
>>> i = 256*256
>>> print 'The value of i is', i
The value of i is 65536
A trailing comma avoids the newline after the output:
>>> a, b = 0, 1
>>> while b < 1000:
...
print b,
...
a, b = b, a+b
...
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987
Note that the interpreter inserts a newline before it prints the next prompt
if the last line was not completed.
29
Tutorial de Python
More Control Flow Tools
Besides the while statement just introduced, Python knows the usual control
flow statements known from other languages, with some twists.
if Statements
Perhaps the most well-known statement type is the if statement. For example:
>>>
>>>
...
...
...
...
...
...
...
...
...
x = int(raw_input("Please enter an integer: "))
if x < 0:
x = 0
print 'Negative changed to zero'
elif x == 0:
print 'Zero'
elif x == 1:
print 'Single'
else:
print 'More'
There can be zero or more elif parts, and the else part is optional. The
keyword 'elif' is short for 'else if', and is useful to avoid excessive indentation.
An if ... elif ... elif ... sequence is a substitute for the switch or case
statements found in other languages.
for Statements
The for statement in Python differs a bit from what you may be used to in C or
Pascal. Rather than always iterating over an arithmetic progression of numbers
(like in Pascal), or giving the user the ability to define both the iteration step and
halting condition (as C), Python's for statement iterates over the items of any
30
Tutorial de Python
sequence (a list or a string), in the order that they appear in the sequence. For
example (no pun intended):
>>> # Measure some strings:
... a = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for x in a:
...
print x, len(x)
...
cat 3
window 6
defenestrate 12
It is not safe to modify the sequence being iterated over in the loop (this can only
happen for mutable sequence types, such as lists). If you need to modify the list
you are iterating over (for example, to duplicate selected items) you must iterate
over a copy. The slice notation makes this particularly convenient:
>>> for x in a[:]: # make a slice copy of the entire list
...
if len(x) > 6: a.insert(0, x)
...
>>> a
['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']
The range() Function
If you do need to iterate over a sequence of numbers, the built-in function
range() comes in handy. It generates lists containing arithmetic progressions:
>>> range(10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
The given end point is never part of the generated list; range(10) generates a
list of 10 values, the legal indices for items of a sequence of length 10. It is
31
Tutorial de Python
possible to let the range start at another number, or to specify a different
increment (even negative; sometimes this is called the 'step'):
>>> range(5, 10)
[5, 6, 7, 8, 9]
>>> range(0, 10, 3)
[0, 3, 6, 9]
>>> range(-10, -100, -30)
[-10, -40, -70]
To iterate over the indices of a sequence, combine range() and len() as
follows:
>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...
print i, a[i]
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb
break and continue Statements, and
else Clauses on Loops
The break statement, like in C, breaks out of the smallest enclosing for or
while loop.
The continue statement, also borrowed from C, continues with the next iteration
of the loop.
Loop statements may have an else clause; it is executed when the loop termin-
32
Tutorial de Python
ates through exhaustion of the list (with for) or when the condition becomes
false (with while), but not when the loop is terminated by a break statement.
This is exemplified by the following loop, which searches for prime numbers:
>>> for n in range(2, 10):
...
for x in range(2, n):
...
if n % x == 0:
...
print n, 'equals', x, '*', n/x
...
break
...
else:
...
# loop fell through without finding a factor
...
print n, 'is a prime number'
...
2 is a prime number
3 is a prime number
4 equals 2 * 2
5 is a prime number
6 equals 2 * 3
7 is a prime number
8 equals 2 * 4
9 equals 3 * 3
pass Statements
The pass statement does nothing. It can be used when a statement is required
syntactically but the program requires no action. For example:
>>> while True:
...
pass # Busy-wait for keyboard interrupt
...
33
Tutorial de Python
Defining Functions
We can create a function that writes the Fibonacci series to an arbitrary boundary:
>>>
...
...
...
...
...
...
>>>
...
1 1
def fib(n):
# write Fibonacci series up to n
"""Print a Fibonacci series up to n."""
a, b = 0, 1
while b < n:
print b,
a, b = b, a+b
# Now call the function we just defined:
fib(2000)
2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597
The keyword def introduces a function definition. It must be followed by the
function name and the parenthesized list of formal parameters. The statements
that form the body of the function start at the next line, and must be indented.
The first statement of the function body can optionally be a string literal; this string
literal is the function's documentation string, or docstring.
There are tools which use docstrings to automatically produce online or printed
documentation, or to let the user interactively browse through code; it's good
practice to include docstrings in code that you write, so try to make a habit of it.
The execution of a function introduces a new symbol table used for the local
variables of the function. More precisely, all variable assignments in a function
store the value in the local symbol table; whereas variable references first look in
the local symbol table, then in the local symbol tables of enclosing functions, then
in the global symbol table, and finally in the table of built-in names. Thus, global
variables cannot be directly assigned a value within a function (unless named in
a global statement), although they may be referenced.
The actual parameters (arguments) to a function call are introduced in the local
34
Tutorial de Python
symbol table of the called function when it is called; thus, arguments are passed
using call by value (where the value is always an object reference, not the value
of the object). 1 When a function calls another function, a new local symbol table
is created for that call.
A function definition introduces the function name in the current symbol table.
The value of the function name has a type that is recognized by the interpreter
as a user-defined function. This value can be assigned to another name which
can then also be used as a function. This serves as a general renaming mechanism:
>>> fib
<function fib at 10042ed0>
>>> f = fib
>>> f(100)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
You might object that fib is not a function but a procedure. In Python, like in C,
procedures are just functions that don't return a value. In fact, technically speaking, procedures do return a value, albeit a rather boring one. This value is called
None (it's a built-in name). Writing the value None is normally suppressed by the
interpreter if it would be the only value written. You can see it if you really want to
using print:
>>> fib(0)
>>> print fib(0)
None
It is simple to write a function that returns a list of the numbers of the Fibonacci
series, instead of printing it:
>>> def fib2(n): # return Fibonacci series up to n
...
...
...
"""Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
result = []
a, b = 0, 1
35
Tutorial de Python
...
while b < n:
...
result.append(b)
# see below
...
a, b = b, a+b
...
return result
...
>>> f100 = fib2(100)
# call it
>>> f100
# write the result
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
This example, as usual, demonstrates some new Python features:
• The return statement returns with a value from a function. return
without an expression argument returns None. Falling off the end of a
procedure also returns None.
• The statement result.append(b) calls a method of the list object
result. A method is a function that 'belongs' to an object and is named
obj.methodname, where obj is some object (this may be an
expression), and methodname is the name of a method that is defined
by the object's type. Different types define different methods. Methods of
different types may have the same name without causing ambiguity. (It
is possible to define your own object types and methods, using classes,
as discussed later in this tutorial.) The method append() shown in the
example is defined for list objects; it adds a new element at the end of
the list. In this example it is equivalent to result = result + [b],
but more efficient.
More on Defining Functions
It is also possible to define functions with a variable number of arguments. There
are three forms, which can be combined.
Default Argument Values
36
Tutorial de Python
The most useful form is to specify a default value for one or more arguments.
This creates a function that can be called with fewer arguments than it is defined
to allow. For example:
def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'):
while True:
ok = raw_input(prompt)
if ok in ('y', 'ye', 'yes'): return True
if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'): return False
retries = retries - 1
if retries < 0: raise IOError, 'refusenik user'
print complaint
This function can be called either like this: ask_ok('Do you really want
to quit?') or like this: ask_ok('OK to overwrite the file?', 2).
This example also introduces the in keyword. This tests whether or not a
sequence contains a certain value.
The default values are evaluated at the point of function definition in the defining
scope, so that
i = 5
def f(arg=i):
print arg
i = 6
f()
will print 5.
Important warning: The default value is evaluated only once. This makes a
difference when the default is a mutable object such as a list, dictionary, or
instances of most classes. For example, the following function accumulates the
arguments passed to it on subsequent calls:
37
Tutorial de Python
def f(a, L=[]):
L.append(a)
return L
print f(1)
print f(2)
print f(3)
This will print
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
If you don't want the default to be shared between subsequent calls, you can
write the function like this instead:
def f(a, L=None):
if L is None:
L = []
L.append(a)
return L
Keyword Arguments
Functions can also be called using keyword arguments of the form keyword =
value. For instance, the following function:
def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
print "-- This parrot wouldn't", action,
print "if you put", voltage, "volts through it."
print "-- Lovely plumage, the", type
print "-- It's", state, "!"
could be called in any of the following ways:
38
Tutorial de Python
parrot(1000)
parrot(action = 'VOOOOOM', voltage = 1000000)
parrot('a thousand', state = 'pushing up the daisies')
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')
but the following calls would all be invalid:
parrot()
parrot(voltage=5.0, 'dead')
# required argument missing
# non-keyword argument following keyword
parrot(110, voltage=220)
parrot(actor='John Cleese')
# duplicate value for argument
# unknown keyword
In general, an argument list must have any positional arguments followed by any
keyword arguments, where the keywords must be chosen from the formal
parameter names. It's not important whether a formal parameter has a default
value or not. No argument may receive a value more than once --- formal
parameter names corresponding to positional arguments cannot be used as
keywords in the same calls. Here's an example that fails due to this restriction:
>>> def function(a):
...
pass
...
>>> function(0, a=0)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a'
When a final formal parameter of the form **name is present, it receives a
dictionary (see typesmapping) containing all keyword arguments except for those
corresponding to a formal parameter. This may be combined with a formal
parameter of the form *name (described in the next subsection) which receives
a tuple containing the positional arguments beyond the formal parameter list.
(*name must occur before **name.) For example, if we define a function like
this:
39
Tutorial de Python
def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
print "-- Do you have any", kind, '?'
print "-- I'm sorry, we're all out of", kind
for arg in arguments: print arg
print '-'*40
keys = keywords.keys()
keys.sort()
for kw in keys: print kw, ':', keywords[kw]
It could be called like this:
cheeseshop('Limburger', "It's very runny, sir.",
"It's really very, VERY runny, sir.",
client='John Cleese',
shopkeeper='Michael Palin',
sketch='Cheese Shop Sketch')
and of course it would print:
-- Do you have any Limburger ?
-- I'm sorry, we're all out of Limburger
It's very runny, sir.
It's really very, VERY runny, sir.
---------------------------------------client : John Cleese
shopkeeper : Michael Palin
sketch : Cheese Shop Sketch
Note that the sort() method of the list of keyword argument names is called
before printing the contents of the keywords dictionary; if this is not done, the
order in which the arguments are printed is undefined.
Arbitrary Argument Lists
40
Tutorial de Python
Finally, the least frequently used option is to specify that a function can be called
with an arbitrary number of arguments. These arguments will be wrapped up in a
tuple. Before the variable number of arguments, zero or more normal arguments
may occur.
def fprintf(file, template, *args):
file.write(template.format(args))
Unpacking Argument Lists
The reverse situation occurs when the arguments are already in a list or tuple but
need to be unpacked for a function call requiring separate positional arguments.
For instance, the built-in range() function expects separate start and stop
arguments. If they are not available separately, write the function call with the
*-operator to unpack the arguments out of a list or tuple:
>>> range(3, 6)
# normal call with separate arguments
[3, 4, 5]
>>> args = [3, 6]
>>> range(*args)
# call with arguments unpacked from a list
[3, 4, 5]
In the same fashion, dictionaries can deliver keyword arguments with the
**-operator:
>>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
...
print "-- This parrot wouldn't", action,
...
...
...
print "if you put", voltage, "volts through it.",
print "E's", state, "!"
>>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
>>> parrot(**d)
-- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !
Lambda Forms
41
Tutorial de Python
By popular demand, a few features commonly found in functional programming
languages like Lisp have been added to Python. With the lambda keyword, small
anonymous functions can be created. Here's a function that returns the sum of
its two arguments: lambda a, b: a+b. Lambda forms can be used wherever
function objects are required. They are syntactically restricted to a single expression. Semantically, they are just syntactic sugar for a normal function definition.
Like nested function definitions, lambda forms can reference variables from the
containing scope:
>>>
...
...
>>>
>>>
42
>>>
43
def make_incrementor(n):
return lambda x: x + n
f = make_incrementor(42)
f(0)
f(1)
Documentation Strings
There are emerging conventions about the content and formatting of documentation strings.
The first line should always be a short, concise summary of the object's purpose.
For brevity, it should not explicitly state the object's name or type, since these are
available by other means (except if the name happens to be a verb describing a
function's operation). This line should begin with a capital letter and end with a
period.
If there are more lines in the documentation string, the second line should be
blank, visually separating the summary from the rest of the description. The
following lines should be one or more paragraphs describing the object's calling
conventions, its side effects, etc.
42
Tutorial de Python
The Python parser does not strip indentation from multi-line string literals in
Python, so tools that process documentation have to strip indentation if desired.
This is done using the following convention. The first non-blank line after the first
line of the string determines the amount of indentation for the entire documentation string. (We can't use the first line since it is generally adjacent to the string's
opening quotes so its indentation is not apparent in the string literal.) Whitespace
"equivalent" to this indentation is then stripped from the start of all lines of the
string. Lines that are indented less should not occur, but if they occur all their
leading whitespace should be stripped. Equivalence of whitespace should be
tested after expansion of tabs (to 8 spaces, normally).
Here is an example of a multi-line docstring:
>>> def my_function():
...
"""Do nothing, but document it.
...
...
No, really, it doesn't do anything.
...
"""
...
pass
...
>>> print my_function.__doc__
Do nothing, but document it.
No, really, it doesn't do anything.
Intermezzo: Coding Style
Now that you are about to write longer, more complex pieces of Python, it is a
good time to talk about coding style. Most languages can be written (or more
concise, formatted) in different styles; some are more readable than others.
Making it easy for others to read your code is always a good idea, and adopting
a nice coding style helps tremendously for that.
43
Tutorial de Python
For Python, PEP 8 has emerged as the style guide that most projects adhere to;
it promotes a very readable and eye-pleasing coding style. Every Python
developer should read it at some point; here are the most important points
extracted for you:
• Use 4-space indentation, and no tabs.
4 spaces are a good compromise between small indentation (allows
greater nesting depth) and large indentation (easier to read). Tabs
introduce confusion, and are best left out.
• Wrap lines so that they don't exceed 79 characters.
•
•
•
•
•
•
This helps users with small displays and makes it possible to have
several code files side-by-side on larger displays.
Use blank lines to separate functions and classes, and larger blocks of
code inside functions.
When possible, put comments on a line of their own.
Use docstrings.
Use spaces around operators and after commas, but not directly inside
bracketing constructs: a = f(1, 2) + g(3, 4).
Name your classes and functions consistently; the convention is to use
CamelCase for classes and lower_case_with_underscores for
functions and methods. Always use self as the name for the first
method argument.
Don't use fancy encodings if your code is meant to be used in
international environments. Plain ASCII works best in any case.
Footnotes
1
Actually, call by object reference would be a better
description, since if a mutable object is passed, the
caller will see any changes the callee makes to it
(items inserted into a list).
44
Tutorial de Python
Estructuras de datos
Este capítulo describe algunas cosas que ya aprendiste en más detalle, y agrega
algunas cosas nuevas también.
Más sobre listas
El tipo de dato lista tiene algunos métodos más. Aquí están todos los métodos
de los objetos lista:
list.append(x)
Agrega un ítem al final de la lista; equivale a a[len(a):] = [x].
list.extend(L)
Extiende la lista agregándole todos los ítems de la lista dada; equivale a
a[len(a):] = L.
list.insert(i,x)
Inserta un ítem en una posición dada. El primer argumento es el índice del
ítem delante del cual se insertará, por lo tanto a.insert(0, x) inserta al
principio de la lista, y a.insert(len(a), x) equivale a a.append(x).
list.remove(x)
Quita el primer ítem de la lista cuyo calor sea x. Es un error si no existe tal
ítem.
list.pop(font face="Courier" size="8" color="#000000">[,i])
Quita el ítem en la posición dada de la lista, y lo devuelve. Si no se
especifica un índice, a.pop() quita y devuelve el último ítem de la lista.
(Los corchetes que encierran a i en la firma del método) denotan que el
parámetro es opcional, no que deberías escribir corchetes en esa posición.
Verás esta notación con frecuencia en la Referencia de la Biblioteca de
Python.)
list.index(x)
Devuelve el índice en la lista del primer ítem cuyo valor sea x. Es un error si
no existe tal ítem.
list.count(x)
45
Tutorial de Python
Devuelve el número de veces que x aparece en la lista.
list.sort()
Ordena los ítems de la lista, in situ.
list.reverse()
Invierte los elementos de la lista, in situ.
Un ejemplo que usa la mayoría de los métodos de lista:
>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print a.count(333), a.count(66.25), a.count('x')
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a
[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
Usando listas como pilas
Los métodos de lista hacen que resulte muy fácil usar una lista como una pila,
donde el último elemento añadido es el primer elemento retirado ("último en
entrar, primero en salir"). Para agregar un ítem a la cima de la pila, use
append(). Para retirar un ítem de la cima de la pila, use pop() sin un índice
46
Tutorial de Python
explícito. Por ejemplo:
>>>
>>>
>>>
>>>
[3,
>>>
7
>>>
[3,
>>>
6
>>>
5
>>>
[3,
stack = [3, 4, 5]
stack.append(6)
stack.append(7)
stack
4, 5, 6, 7]
stack.pop()
stack
4, 5, 6]
stack.pop()
stack.pop()
stack
4]
Usando listas como colas
También puedes usar una lista convenientemente como una cola, donde el
primer elemento añadido es el primer elemento retirado ("primero en entrar,
primero en salir"). Para agregar un ítem al final de la cola, use append(). Para
retirar un ítem del frente de la pila, use pop() con 0 como índice. Por ejemplo:
>>> queue = ["Eric", "John", "Michael"]
>>> queue.append("Terry")
# llega Terry
>>> queue.append("Graham")
# llega Graham
>>> queue.pop(0)
'Eric'
>>> queue.pop(0)
'John'
>>> queue
47
Tutorial de Python
['Michael', 'Terry', 'Graham']
Herramientas de programación funcional
Hay tres funciones integradas que son muy útiles cuando se usan con listas:
filter(), map(), y reduce().
filter(funcion, secuencia) devuelve una secuencia con aquellos ítems
de la secuencia para los cuales funcion(item) es verdadero. Si secuencia es
una cadena o tupla, el resultado será del mismo tipo; de otra manera, siempre
es una lista. Por ejemplo, para calcular unos primos:
>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
...
>>> filter(f, range(2, 25))
[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]
map(funcion, secuencia) llama a funcion(item) por cada uno de los
ítems de la secuencia y devuelve una lista de los valores retornados. Por
ejemplo, para calcular unos cubos:
>>> def cubo(x): return x*x*x
...
>>> map(cubo, range(1, 11))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
Se puede pasar más de una secuencia; la función debe entonces tener tantos
argumentos como secuencias haya y es llamada con el ítem correspondiente de
cada secuencia (o None si alguna secuencia es más corta que otra). Por ejemplo:
>>> sec = range(8)
>>> def add(x, y): return x+y
...
>>> map(add, sec, sec)
48
Tutorial de Python
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
reduce(funcion, secuencia) devuelve un único valor que se construye
llamando a la función binaria funcion con los primeros dos ítems de la secuencia,
entonces con el resultado y el siguiente ítem, y así sucesivamente. Por ejemplo,
para calcular la suma de los números de 1 a 10:
>>> def sumar(x,y): return x+y
...
>>> reduce(sumar, range(1, 11))
55
Si sólo hay un ítem en la secuencia, se devuelve su valor; si la secuencia está
vacía, se lanza una excepción.
Un tercer argumento puede pasarse para indicar el valor inicial. En este caso el
valor inicial se devuelve para una secuencia vacía, y la función se aplica primero
al valor inicial y el primer ítem de la secuencia, entonces al resultado y al
siguiente ítem, y así sucesivamente. Por ejemplo,
>>> def sum(sec):
...
def sumar(x,y): return x+y
...
return reduce(sumar, sec, 0)
...
>>> sum(range(1, 11))
55
>>> sum([])
0
No uses la definicón de este ejemplo de sum(): ya que la sumatoria es una
necesidad tan común, una función integrada sum(secuencia) ya es provista,
y funciona exactamente así.
Listas por comprensión
49
Tutorial de Python
Las listas por comprensión proveen una forma concisa de crear listas sin tener
que recurrir al uso de map(), filter() y/o lambda. La definición resultante de
la lista a menudo tiende a ser más clara que las listas formadas usando esas
construcciones. Cada lista por comprensión consiste de una expresión seguida
por una cláusula for, luego cero o más cláusulas for o if. El resultado será
una lista que resulta de evaluar la expresión en el contexto de las cláusulas
for y if que sigan. Si la expresión evaluase a una tupla, debe encerrarse entre
paréntesis.
>>> frutafresca = [' banana', ' mora de Logan ', 'maracuya
>>> [arma.strip() for arma in frutafresca]
['banana', 'mora de logan', 'maracuya']
>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]
>>> [3*x for x in vec if x > 3]
[12, 18]
>>> [3*x for x in vec if x < 2]
[]
>>> [[x,x**2] for x in vec]
[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]
>>> [x, x**2 for x in vec]
']
# error - se requieren paréntesis para tuplas
File "<stdin>", line 1, in ?
[x, x**2 for x in vec]
^
SyntaxError: invalid syntax
>>> [(x, x**2) for x in vec]
[(2, 4), (4, 16), (6, 36)]
>>> vec1 = [2, 4, 6]
>>> vec2 = [4, 3, -9]
>>> [x*y for x in vec1 for y in vec2]
[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
>>> [x+y for x in vec1 for y in vec2]
[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3]
>>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
[8, 12, -54]
Las listas por comprensión son mucho más flexibles que map() y pueden
aplicarse a expresiones complejas y funciones anidadas:
50
Tutorial de Python
>>> [str(round(355/113.0, i)) for i in range(1,6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
Listas por comprensión anidadas
Si tienes el estómago suficiente, las listas por comprensión pueden anidarse.
Son una herramienta poderosa pero -- como toda herramienta poderosa -- deben
usarse con cuidado, o ni siquiera usarse.
Considera el siguiente ejemplo de una matriz de 3x3 como una lista que contiene
tres listas, una por fila:
>>> mat = [
...
[1, 2, 3],
...
[4, 5, 6],
...
[7, 8, 9],
...
]
Ahora, si quisieras intercambiar filas y columnas, podrías usar una lista por
comprensión:
>>> print [[fila[i] for fila in mat] for i in [0, 1, 2]]
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
Se debe tener cuidado especial para la lista por comprensión anidada:
Para evitar aprensión cuando se anidan lista por comprensión, lee de
derecha a izquierda.
Una versión más detallada de este retazo muestra el flujo de manera explícita:
for i in [0, 1, 2]:
for fila in mat:
print fila[i],
print
51
Tutorial de Python
En el mundo real, deberías preferir funciones predefinidas a declaraciones con
flujo complejo. La función zip() haría un buen trabajo para este caso de uso:
>>> zip(*mat)
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
Ver tut-unpacking-arguments para detalles en el asterisco de esta línea.
La instrucción del
Hay una manera de quitar un ítem de una lista dado su índice en lugar de su
valor: la instrucción del. Ésta es diferente del método pop(), el cual devuelve
un valor. La instrucción del también puede usarse para quitar secciones de una
lista o vaciar la lista completa (lo que hacíamos antes asignando una lista vacía
a la sección). Por ejemplo:
>>>
>>>
>>>
[1,
>>>
>>>
[1,
>>>
>>>
[]
a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[0]
a
66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[2:4]
a
66.25, 1234.5]
del a[:]
a
del puede usarse también para eliminar variables:
>>> del a
Referenciar al nombre a de aquí en más es un error (al menos hasta que se le
asigne otro valor). Veremos otros usos para del más adelante.
52
Tutorial de Python
Tuplas y Secuencias
Vimos que las listas y cadenas tienen propiedades en común, como el indexado
y las operaciones de seccionado. Éstas son dos ejemplos de datos de tipo
secuencia (ver typesseq). Como Python es un lenguaje en evolución, otros datos
de tipo secuencia pueden agregarse. Existe otro dato de tipo secuencia estándar:
la tupla.
Una tupla consiste de un número de valores separados por comas, por ejemplo:
>>> t = 12345, 54321, 'hola!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hola!')
>>> # Las tuplas pueden anidarse:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hola!'), (1, 2, 3, 4, 5))
Como puedes ver, en la salida las tuplas siempre se encierran entre paréntesis,
para que las tuplas anidadas puedan interpretarse correctamente; pueden
ingresarse con o sin paréntesis, aunque a menudo los paréntesis son necesarios
de todas formas (si la tupla es parte de una expresión más grande).
Las tuplas tienen muchos usos. Por ejemplo: pares ordenados (x, y), registros
de empleados de una base de datos, etc. Las tuplas, al igual que las cadenas,
son inmutables: no es posible asignar a los ítems individuales de una tupla
(aunque puedes simular bastante ese efecto mediante seccionado y concatenación). También es posible crear tuplas que contengan objetos mutables como
listas.
Un problema particular es la construcción de tuplas que contengan 0 o 1 ítem: la
sintaxis presenta algunas peculiaridades para estos casos. Las tuplas vacías se
construyen mediante un par de paréntesis vacío; una tupla con un ítem se
53
Tutorial de Python
construye poniendo una coma a continuación del valor (no alcanza con encerrar
un único valor entre paréntesis). Feo, pero efectivo. Por ejemplo:
>>> vacia = ()
>>> singleton = 'hola',
>>> len(vacia)
0
>>> len(singleton)
1
>>> singleton
('hola',)
# <-- notar la coma al final
La declaración t = 12345, 54321, 'hola!' es un ejemplo de empaquetado
de tuplas: los valores 12345, 54321 y 'hola!' se empaquetan juntos en una
tupla. La operación inversa también es posible:
>>> x, y, z = t
Esto se llama, apropiadamente, desempaquetado de secuencias. El desempaquetado de secuencias requeire que la lista de variables a la izquierda tenga
el mismo número de elementos que el tamaño de la secuencia. ¡Nota que la
asignación múltiple es en realidad sólo una combinación de empaquetado de
tuplas y desempaquetado de secuencias!
Hay una pequeña asimetría aquí: empaquetando múltiples valores siempre crea
una tupla, y el desempaquetado funciona con cualquier secuencia.
Conjuntos
Python también incluye un tipo de dato para conjuntos. Un conjunto es una
colección no ordenada y sin elementos repetidos. Los usos básicos de éstos
incluyen verificación de pertenencia y eliminación de entradas duplicadas. Los
conjuntos también soportan operaciones matemáticas como la unión, intersección, diferencia, y diferencia simétrica.
54
Tutorial de Python
Una pequeña demostración:
>>> canasta = ['manzana', 'naranja', 'manzana', 'pera', 'naranja', 'banana']
>>> fruta = set(canasta)
# crea un conjunto sin repetidos
>>> fruta
set(['naranja', 'pera', 'manzana', 'banana'])
>>> 'naranja' in fruta
# verificación de pertenencia rápida
True
>>> 'yerba' in fruta
False
>>> # Veamos las operaciones de conjuntos para las letras únicas de dos palabras
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a
# letras únicas en a
set(['a', 'r', 'b', 'c', 'd'])
>>> a - b
# letras en a pero no en b
set(['r', 'd', 'b'])
>>> a | b
# letters in either a or b
set(['a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'])
>>> a & b
# letras en a y en b
set(['a', 'c'])
>>> a ^ b
# letras en a o b pero no en ambos
set(['r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'])
Dictionaries
Another useful data type built into Python is the dictionary (see typesmapping).
Dictionaries are sometimes found in other languages as "associative memories"
or "associative arrays". Unlike sequences, which are indexed by a range of
numbers, dictionaries are indexed by keys, which can be any immutable type;
strings and numbers can always be keys. Tuples can be used as keys if they
contain only strings, numbers, or tuples; if a tuple contains any mutable object
either directly or indirectly, it cannot be used as a key. You can't use lists as keys,
since lists can be modified in place using index assignments, slice assignments,
or methods like append() and extend().
It is best to think of a dictionary as an unordered set of key: value pairs, with the
55
Tutorial de Python
requirement that the keys are unique (within one dictionary). A pair of braces
creates an empty dictionary: {}. Placing a comma-separated list of key:value
pairs within the braces adds initial key:value pairs to the dictionary; this is also
the way dictionaries are written on output.
The main operations on a dictionary are storing a value with some key and
extracting the value given the key. It is also possible to delete a key:value pair
with del. If you store using a key that is already in use, the old value associated
with that key is forgotten. It is an error to extract a value using a non-existent key.
The keys() method of a dictionary object returns a list of all the keys used in
the dictionary, in arbitrary order (if you want it sorted, just apply the sort()
method to the list of keys). To check whether a single key is in the dictionary, use
the in keyword.
Here is a small example using a dictionary:
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel.keys()
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
The dict() constructor builds dictionaries directly from lists of key-value pairs
stored as tuples. When the pairs form a pattern, list comprehensions can compactly specify the key-value list.
56
Tutorial de Python
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
>>> dict([(x, x**2) for x in (2, 4, 6)])
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
# use a list comprehension
Later in the tutorial, we will learn about Generator Expressions which are even
better suited for the task of supplying key-values pairs to the dict() constructor.
When the keys are simple strings, it is sometimes easier to specify pairs using
keyword arguments:
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
Looping Techniques
When looping through dictionaries, the key and corresponding value can be
retrieved at the same time using the iteritems() method.
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.iteritems():
...
print k, v
...
gallahad the pure
robin the brave
When looping through a sequence, the position index and corresponding value
can be retrieved at the same time using the enumerate() function.
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
...
print i, v
...
0 tic
1 tac
57
Tutorial de Python
2 toe
To loop over two or more sequences at the same time, the entries can be paired
with the zip() function.
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
...
print 'What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a)
...
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.
To loop over a sequence in reverse, first specify the sequence in a forward
direction and then call the reversed() function.
>>> for i in reversed(xrange(1,10,2)):
...
print i
...
9
7
5
3
1
To loop over a sequence in sorted order, use the sorted() function which
returns a new sorted list while leaving the source unaltered.
>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
...
print f
...
apple
banana
58
Tutorial de Python
orange
pear
More on Conditions
The conditions used in while and if statements can contain any operators, not
just comparisons.
The comparison operators in and not in check whether a value occurs (does
not occur) in a sequence. The operators is and is not compare whether two
objects are really the same object; this only matters for mutable objects like lists.
All comparison operators have the same priority, which is lower than that of all
numerical operators.
Comparisons can be chained. For example, a < b == c tests whether a is less
than b and moreover b equals c.
Comparisons may be combined using the Boolean operators and and or, and
the outcome of a comparison (or of any other Boolean expression) may be
negated with not. These have lower priorities than comparison operators;
between them, not has the highest priority and or the lowest, so that A and
not B or C is equivalent to (A and (not B)) or C. As always, parentheses
can be used to express the desired composition.
The Boolean operators and and or are so-called short-circuit operators: their
arguments are evaluated from left to right, and evaluation stops as soon as the
outcome is determined. For example, if A and C are true but B is false, A and B
and C does not evaluate the expression C. When used as a general value and
not as a Boolean, the return value of a short-circuit operator is the last evaluated
argument.
It is possible to assign the result of a comparison or other Boolean expression to
a variable. For example,
59
Tutorial de Python
>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
>>> non_null = string1 or string2 or string3
>>> non_null
'Trondheim'
Note that in Python, unlike C, assignment cannot occur inside expressions. C
programmers may grumble about this, but it avoids a common class of problems
encountered in C programs: typing = in an expression when == was intended.
Comparing Sequences and Other Types
Sequence objects may be compared to other objects with the same sequence
type. The comparison uses lexicographical ordering: first the first two items are
compared, and if they differ this determines the outcome of the comparison; if
they are equal, the next two items are compared, and so on, until either sequence
is exhausted. If two items to be compared are themselves sequences of the same
type, the lexicographical comparison is carried out recursively. If all items of two
sequences compare equal, the sequences are considered equal. If one sequence
is an initial sub-sequence of the other, the shorter sequence is the smaller
(lesser) one. Lexicographical ordering for strings uses the ASCII ordering for
individual characters. Some examples of comparisons between sequences of
the same type:
(1, 2, 3)
< (1, 2, 4)
[1, 2, 3]
< [1, 2, 4]
'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
(1, 2, 3, 4)
< (1, 2, 4)
(1, 2)
< (1, 2, -1)
(1, 2, 3)
== (1.0, 2.0, 3.0)
(1, 2, ('aa', 'ab'))
< (1, 2, ('abc', 'a'), 4)
Note that comparing objects of different types is legal. The outcome is deterministic but arbitrary: the types are ordered by their name. Thus, a list is always
60
Tutorial de Python
smaller than a string, a string is always smaller than a tuple, etc. 1 Mixed numeric
types are compared according to their numeric value, so 0 equals 0.0, etc.
Footnotes
1
The rules for comparing objects of different types
should not be relied upon; they may change in a
future version of the language.
61
Tutorial de Python
Módulos
Si salís del intérprete de Python y entrás de nuevo, las definiciones que hiciste
(funciones y variables) se pierden. Por lo tanto, si querés escribir un programa
más o menos largo, es mejor que uses un editor de texto para preparar la entrada
para el interprete y ejecutarlo con ese archivo como entrada. Esto es conocido
como crear un guión, o script. Si tu programa se vuelve más largo, quizás quieras
separarlo en distintos archivos para un mantenimiento más fácil. Quizás también
quieras usar una función útil que escribiste desde distintos programas sin copiar
su definición a cada programa.
Para soportar esto, Python tiene una manera de poner definiciones en un archivo
y usarlos en un script o en una instancia interactiva del intérprete. Tal archivo es
llamado módulo; las definiciones de un módulo pueden ser importadas a otros
módulos o al módulo principal (la colección de variables a las que tenés acceso
en un script ejecutado en el nivel superior y en el modo calculadora).
Un módulo es una archivo conteniendo definiciones y declaraciones de Python.
El nombre del archivo es el nombre del módulo con el sufijo .py agregado.
Dentro de un módulo, el nombre del mismo (como una cadena) está disponible
en el valor de la variable global __name__. Por ejemplo, usá tu editor de textos
favorito para crear un archivo llamado fibo.py en el directorio actual, con el
siguiente contenido:
# módulo de números Fibonacci
def fib(n):
# escribe la serie Fibonacci hasta n
a, b = 0, 1
while b < n:
print b,
a, b = b, a+b
def fib2(n): # devuelve la serie Fibonacci hasta n
resultado = []
62
Tutorial de Python
a, b = 0, 1
while b < n:
resultado.append(b)
a, b = b, a+b
return resultado
Ahora entrá al intérprete de Python e importá este módulo con la siguiente orden:
>>> import fibo
Esto no mete los nombres de las funciones definidas en fibo directamente en
el espacio de nombres actual; sólo mete ahí el nombre del módulo, fibo.
Usando el nombre del módulo podés acceder a las funciones:
>>> fibo.fib(1000)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987
>>> fibo.fib2(100)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
>>> fibo.__name__
'fibo'
Si pensás usar la función frecuentemente, podés asignarla a un nombre local:
>>> fib = fibo.fib
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
Más sobre los módulos
Un módulo puede contener tanto declaraciones ejecutables como definiciones
de funciones. Estas declaraciones están pensadas para inicializar el módulo. Se
ejecutan solamente la primera vez que el módulo se importa en algún lado. 1
Cada módulo tiene su propio espacio de nombres, el que es usado como espacio
63
Tutorial de Python
de nombres global por todas las funciones definidas en el módulo. Por lo tanto,
el autor de un módulo puede usar variables globales en el módulo sin preocuparse acerca de conflictos con una variable global del usuario. Por otro lado, si
sabés lo que estás haciendo podés tocar las variables globales de un módulo
con la misma notación usada para referirte a sus funciones,
nombremodulo.nombreitem.
Los módulos pueden importar otros módulos. Es costumbre pero no obligatorio
el ubicar todas las declaraciones import al principio del módulo (o script, para
el caso). Los nombres de los módulos importados se ubican en el espacio de
nombres global del módulo que hace la importación.
Hay una variante de la declaración import que importa los nombres de un
módulo directamente al espacio de nombres del módulo que hace la importación.
Por ejemplo:
>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
Esto no introduce en el espacio de nombres local el nombre del módulo desde
el cual se está importando (entonces, en el ejemplo, fibo no se define).
Hay incluso una variante para importar todos los nombres que un módulo define:
>>> from fibo import *
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
Esto importa todos los nombres excepto aquellos que comienzan con un subrayado (_).
Note
64
Tutorial de Python
Por razones de eficiencia, cada módulo se importa una vez por sesión del
intérprete. Por lo tanto, si cambiás los módulos, tenés que reiniciar el
intérprete -- o, si es sólo un módulo que querés probar interactivamente,
usá reload(), por ejemplo reload(nombremodulo).
Ejecutando módulos como scripts
Cuando ejecutás un módulo de Python con
python fibo.py <argumentos>
...el código en el módulo será ejecutado, tal como si lo hubieses importado, pero
con __name__ con el valor de "__main__". Eso significa que agregando este
código al final de tu módulo:
if __name__ == "__main__":
import sys
fib(int(sys.argv[1]))
...podés hacer que el archivo sea utilizable tanto como script como un módulo
importable, porque el código que analiza la linea de órdenes sólo se ejecuta si el
módulo es ejecutado como archivo principal:
$ python fibo.py 50
1 1 2 3 5 8 13 21 34
Si el módulo se importa, ese código no se ejecuta:
>>> import fibo
>>>
Esto es frecuentemente usado para proveer al módulo una interfaz de usuario
conveniente, o para propósitos de prueba (ejecutar el módulo como un script
65
Tutorial de Python
ejecuta el juego de pruebas).
El camino de búsqueda de los módulos
Cuando se importa un módulo llamado spam, el intérprete busca un archivo
llamado spam.py en el directorio actual, y luego en la lista de directorios
especificada por la variable de entorno PYTHONPATH. Esta tiene la misma
sintáxis que la variable de shell PATH, o sea, una lista de nombres de directorios.
Cuando PYTHONPATH no está configurada, o cuando el archivo no se encuentra allí, la búsqueda continua en un camino por default que depende de la
instalación; en Unix, este es normalmente .:/usr/lib/python.
En realidad, los módulos se buscan en la lista de directorios dada por la variable
sys.path, la cual se inicializa con el directorio que contiene al script de entrada
(o el directorio actual), PYTHONPATH, y el directorio default dependiente de la
instalación. Esto permite que los programas en Python que saben lo que están
haciendo modifiquen o reemplacen el camino de búsqueda de los módulos.
Notar que como el directorio que contiene el script que se ejecuta está en el
camino de búsqueda, es importante que el script no tenga el mismo nombre que
un módulo estándar, o Python intentará cargar el script como un módulo cuando
ese módulo se importe. Esto generalmente será un error. Mirá la sección tutstandardmodules para más información.
Archivos "compilados" de Python
Como una importante aceleración del tiempo de arranque para programas cortos
que usan un montón de los módulos estándar, si un archivo llamado spam.pyc
existe en el directorio donde se encuentra spam.py, se asume que contiene una
versión ya "compilada a byte" del módulo spam (lo que se denomina bytecode).
La fecha y hora de modificación del archivo spam.py usado para crear
spam.pyc se graba en este último, y el .pyc se ignora si estos no coinciden.
Normalmente, no necesitás hacer nada para crear el archivo spam.pyc. Siempre
66
Tutorial de Python
que el se compile satisfactoriamente el spam.py, se hace un intento de escribir
la versión compilada al spam.pyc. No es un error si este intento falla, si por
cualquier razón el archivo no se escribe completamente, el archivo spam.pyc
resultante se reconocerá como inválido luego. El contenido del archivo
spam.pyc es independiente de la plataforma, por lo que un directorio de módulos puede ser compartido por máquinas de diferentes arquitecturas.
Algunos consejos para expertos:
• Cuando se invoca el intérprete de Python con la opción -O, se genera
código optimizado que se almacena en archivos .pyo. El optimizador
actualmente no ayuda mucho; sólo remueve las declaraciones assert.
Cuando se usa -O, se optimiza todo el bytecode; se ignoran los archivos
.pyc y los archivos .py se compilan a bytecode optimizado.
• Pasando dos opciones -O al intérprete de Python (-OO) causará que el
compilador realice optimizaciones que en algunos raros casos podría
resultar en programas que funcionen incorrectamente. Actualmente,
solamente se remueven del bytecode a las cadenas __doc__,
resultando en archivos .pyo más compactos. Ya que algunos
programan necesitan tener disponibles estas cadenas, sólo deberías
usar esta opción si sabés lo que estás haciendo.
• Un programa no corre más rápido cuando se lee de un archivo .pyc o
.pyo que cuando se lee del .py; lo único que es más rápido en los
archivos .pyc o .pyo es la velocidad con que se cargan.
• Cuando se ejecuta un script desde la linea de órdenes, nunca se
escribe el bytecode del script a los archivos .pyc o .pyo. Por lo tanto,
el tiempo de comienzo de un script puede reducirse moviendo la mayor
parte de su códugo a un módulo y usando un pequeño script de
arranque que importe el módulo. También es posible nombrar a los
archivos .pyc o .pyo directamente desde la linea de órdenes.
• Es posible tener archivos llamados spam.pyc (o spam.pyo cuando se
usa la opción -O) sin un archivo spam.py para el mismo módulo. Esto
puede usarse para distribuir el código de una biblioteca de python en
una forma que es moderadamente difícil de hacerle ingeniería inversa.
67
Tutorial de Python
• El módulo compileall puede crear archivos .pyc (o archivos .pyo
cuando se usa la opción -O) para todos los módulos en un directorio.
Módulos estándar
Python viene con una biblioteca de módulos estándar, descrita en un documento
separado, la Referencia de la Biblioteca de Python (de aquí en más, "Referencia
de la Biblioteca"). Algunos módulos se integran en el intérprete; estos proveen
acceso a operaciones que no son parte del núcleo del lenguaje pero que sin
embargo están integrados, tanto por eficiencia como para proveer acceso a
primitivas del sistema operativo, como llamadas al sistema. El conjunto de tales
módulos es una opción de configuración el cual también depende de la plataforma subyacente. Por ejemplo, el módulo winreg sólo se provee en sistemas
Windows. Un módulo en particular merece algo de atención: sys, el que está
integrado en todos los intérpretes de Python. Las variables sys.ps1 y
sys.ps2 definen las cadenas usadas como cursores primarios y secundarios:
>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '
>>> sys.ps2
'... '
>>> sys.ps1 = 'C> '
C> print 'Yuck!'
Yuck!
C>
Estas dos variables están solamente definidas si el intérprete está en modo
interactivo.
La variable sys.path es una lista de cadenas que determinan el camino de
búsqueda del intérprete para los módulos. Se inicializa por omisión a un camino
tomado de la variable de entorno PYTHONPATH, o a un valor predefinido en el
68
Tutorial de Python
intérprete si PYTHONPATH no está configurada. Lo podés modificar usando las
operaciones estándar de listas:
>>> import sys
>>> sys.path.append('/ufs/guido/lib/python')
La función dir()
La función integrada dir() se usa par encontrar que nombres define un módulo.
Devuelve una lista ordenada de cadenas:
>>> import fibo, sys
>>> dir(fibo)
['__name__', 'fib', 'fib2']
>>> dir(sys)
['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__name__', '__stderr__',
'__stdin__', '__stdout__', '_getframe', 'api_version', 'argv',
'builtin_module_names', 'byteorder', 'callstats', 'copyright',
'displayhook', 'exc_clear', 'exc_info', 'exc_type', 'excepthook',
'exec_prefix', 'executable', 'exit', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags',
'getrecursionlimit', 'getrefcount', 'hexversion', 'maxint', 'maxunicode',
'meta_path', 'modules', 'path', 'path_hooks', 'path_importer_cache',
'platform', 'prefix', 'ps1', 'ps2', 'setcheckinterval', 'setdlopenflags',
'setprofile', 'setrecursionlimit', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout',
'version', 'version_info', 'warnoptions']
Sin argumentos, dir() lista los nombres que tenés actualmente definidos:
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> import fibo
>>> fib = fibo.fib
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', 'a', 'fib', 'fibo', 'sys']
Notá que lista todos los tipos de nombres: variables, módulos, funciones, etc.
dir() no lista los nombres de las funciones y variables integradas. Si querés
una lista de esos, están definidos en el módulo estándar __builtin__:
69
Tutorial de Python
>>> import __builtin__
>>> dir(__builtin__)
['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError', 'DeprecationWarning',
'EOFError', 'Ellipsis', 'EnvironmentError', 'Exception', 'False',
'FloatingPointError', 'FutureWarning', 'IOError', 'ImportError',
'IndentationError', 'IndexError', 'KeyError', 'KeyboardInterrupt',
'LookupError', 'MemoryError', 'NameError', 'None', 'NotImplemented',
'NotImplementedError', 'OSError', 'OverflowError',
'PendingDeprecationWarning', 'ReferenceError', 'RuntimeError',
'RuntimeWarning', 'StandardError', 'StopIteration', 'SyntaxError',
'SyntaxWarning', 'SystemError', 'SystemExit', 'TabError', 'True',
'TypeError', 'UnboundLocalError', 'UnicodeDecodeError',
'UnicodeEncodeError', 'UnicodeError', 'UnicodeTranslateError',
'UserWarning', 'ValueError', 'Warning', 'WindowsError',
'ZeroDivisionError', '_', '__debug__', '__doc__', '__import__',
'__name__', 'abs', 'apply', 'basestring', 'bool', 'buffer',
'callable', 'chr', 'classmethod', 'cmp', 'coerce', 'compile',
'complex', 'copyright', 'credits', 'delattr', 'dict', 'dir', 'divmod',
'enumerate', 'eval', 'execfile', 'exit', 'file', 'filter', 'float',
'frozenset', 'getattr', 'globals', 'hasattr', 'hash', 'help', 'hex',
'id', 'input', 'int', 'intern', 'isinstance', 'issubclass', 'iter',
'len', 'license', 'list', 'locals', 'long', 'map', 'max', 'min',
'object', 'oct', 'open', 'ord', 'pow', 'property', 'quit', 'range',
'raw_input', 'reduce', 'reload', 'repr', 'reversed', 'round', 'set',
'setattr', 'slice', 'sorted', 'staticmethod', 'str', 'sum', 'super',
'tuple', 'type', 'unichr', 'unicode', 'vars', 'xrange', 'zip']
Paquetes
Los paquetes son una manera de estructurar los espacios de nombres de Python
usando "nombres de módulos con puntos". Por ejemplo, el nombre de módulo
A.B designa un submódulo llamado B en un paquete llamado A. Tal como el uso
de módulos evita que los autores de diferentes módulos tengan que preocuparse
de los respectivos nombres de variables globales, el uso de nombres de módulos
con puntos evita que los autores de paquetes de muchos módulos, como NumPy
o la Biblioteca de Imágenes de Python (Python Imaging Library, o PIL), tengan
que preocuparse de los respectivos nombres de módulos.
70
Tutorial de Python
Suponete que querés designar una colección de módulos (un "paquete") para el
manejo uniforme de archivos y datos de sonidos. Hay diferentes formatos de
archivos de sonido (normalmente reconocidos por su extensión, por ejemplo:
.wav, .aiff, .au), por lo que tenés que crear y mantener una colección
siempre creciente de módulos para la conversión entre los distintos formatos de
archivos. Hay muchas operaciones diferentes que quizás quieras ejecutar en los
datos de sonido (como mezclarlos, añadir eco, aplicar una función ecualizadora,
crear un efecto estéreo artificial), por lo que ademas estarás escribiendo una
lista sin fin de módulos para realizar estas operaciones. Aquí hay una posible
estructura para tu paquete (expresados en términos de un sistema jerárquico de
archivos):
sound/
__init__.py
formats/
__init__.py
wavread.py
wavwrite.py
aiffread.py
aiffwrite.py
auread.py
auwrite.py
...
effects/
__init__.py
echo.py
surround.py
reverse.py
...
filters/
__init__.py
equalizer.py
vocoder.py
karaoke.py
...
Paquete superior
Inicializa el paquete de sonido
Subpaquete para conversiones de formato
Subpaquete para efectos de sonido
Subpaquete para filtros
Al importar el paquete, Python busca a través de los directorios en sys.path,
buscando el subdirectorio del paquete.
71
Tutorial de Python
Los archivos __init__.py se necesitan para hacer que Python trate los
directorios como que contienen paquetes; esto se hace para prevenir directorios
con un nombre común, como string, de esconder sin intención a módulos
válidos que se suceden luego en el camino de búsqueda de módulos. En el caso
más simple, __init__.py puede ser solamente un archivo vacío, pero también
puede ejecutar código de inicialización para el paquete o configurar la variable
__all__, descrita luego.
Los usuarios del paquete pueden importar módulos individuales del mismo, por
ejemplo:
import sound.effects.echo
Esto carga el submódulo sound.effects.echo. Debe hacerse referencia al
mismo con el nombre completo.
sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)
Otra alternativa para importar el submódulos es:
from sound.effects import echo
Esto también carga el submódulo echo, lo deja disponible sin su prefijo de
paquete, por lo que puede usarse así:
echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)
Otra variación más es importar la función o variable deseadas directamente:
from sound.effects.echo import echofilter
De nuevo, esto carga el submódulo echo, pero deja directamente disponible a
la función echofilter():
echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)
Notá que al usar from package import item el ítem puede ser tanto un
submódulo (o subpaquete) del paquete, o algún otro nombre definido en el
72
Tutorial de Python
paquete, como una función, clase, o variable. La declaración import primero
verifica si el ítem está definido en el paquete; si no, asume que es un módulo y
trata de cargarlo. Si no lo puede encontrar, se genera una excepción
ImportError.
Por
otro
lado,
cuando
se
usa
la
sintaxis
como
import
item.subitem.subsubitem, cada ítem excepto el último debe ser un
paquete; el mismo puede ser un módulo o un paquete pero no puede ser una
clase, función o variable definida en el ítem previo.
Importando * desde un paquete
Ahora, ¿qué sucede cuando el usuario escribe from sound.effects
import *? Idealmente, uno esperaría que esto de alguna manera vaya al
sistema de archivos, encuentre cuales submódulos están presentes en el
paquete, y los importe a todos. Desafortunadamente, esta operación no trabaja
muy bien en las plataformas Windows, donde el sistema de archivos no siempre
tiene información precisa sobre mayúsculas y minúsculas. En estas plataformas,
no hay una manera garantizada de saber si el archivo ECHO.PY debería
importarse como el módulo echo, Echo o ECHO. (Por ejemplo, Windows 95 tiene
la molesta costumbre de mostrar todos los nombres de archivos con la primer
letra en mayúsculas.) La restricción de DOS de los nombres de archivos con la
forma 8+3 agrega otro problema interesante para los nombres de módulos
largos.
La única solución es que el autor del paquete provea un índice explícito del
paquete. La declaración import usa la siguiente convención: si el código del
__init__.py de un paquete define una lista llamada __all__, se toma como
la lista de los nombres de módulos que deberían ser importados cuando se hace
from package import *. Es tarea del autor del paquete mantener actualizada
esta lista cuando se libera una nueva versión del paquete. Los autores de
paquetes podrían decidir no soportarlo, si no ven un uso para importar * en sus
paquetes. Por ejemplo, el archivo sounds/effects/__init__.py podría
73
Tutorial de Python
contener el siguiente código:
__all__ = ["echo", "surround", "reverse"]
Esto significaría que from sound.effects import * importaría esos tres
submódulos del paquete sound.
Si no se define __all__, la declaración from sound.effects import * no
importa todos los submódulos del paquete sound.effects al espacio de
nombres actual; sólo se asegura que se haya importado el paquete
sound.effects (posiblemente ejecutando algún código de inicialización que
haya en __init__.py) y luego importa aquellos nombres que estén definidos
en el paquete. Esto incluye cualquier nombre definido (y submódulos explícitamente cargados) por __init__.py. También incluye cualquier submódulo del
paquete que pudiera haber sido explícitamente cargado por declaraciones
import previas. Considerá este código:
import sound.effects.echo
import sound.effects.surround
from sound.effects import *
En este ejemplo, los módulos echo y surround se importan en el espacio de
nombre actual porque están definidos en el paquete sound.effects cuando
se ejecuta la declaración from...import. (Esto también funciona cuando se
define __all__).
Notá que en general la práctica de importar * desde un módulo o paquete no se
recomienda, ya que frecuentemente genera un código con mala legibilidad. Sin
embargo, está bien usarlo para ahorrar tecleo en sesiones interactivas, y algunos
módulos están diseñados para exportar sólo nombres que siguen ciertos patrones.
Recordá
que
no
está
mal
usar
from
Package
import
specific_submodule! De hecho, esta notación se recomienda a menos que
el módulo que estás importando necesite usar submódulos con el mismo nombre
desde otros paquetes.
74
Tutorial de Python
Referencias internas en paquetes
Los submódulos frecuentemente necesitan referirse unos a otros. Por ejemplo,
el módulo surround quizás necesite usar el módulo echo module. De hecho,
tales referencias son tan comunes que la declaración import primero mira en
el paquete actual antes de mirar en el camino estándar de búsqueda de módulos.
Por lo tanto, el módulo surround puede simplemente hacer import echo o
from echo import echofilter. Si el módulo importado no se encuentra en
el paquete actual (el paquete del cual el módulo actual es un submódulo), la
declaración import busca en el nivel superior por un módulo con el nombre
dado.
Cuando se estructuran los paquetes en subpaquetes (como en el ejemplo
sound), podés usar import absolutos para referirte a submódulos de paquetes
hermanos. Por ejemplo, si el módulo sound.filters.vocoder necesita usar
el módulo echo en el paquete sound.effects, puede hacer from
sound.effects import echo.
Desde Python 2.5, además de los import relativos implícitos descritos arriba,
podés escribir import relativos explícitos con la declaración de la forma from
module import name. Estos import relativos explícitos usan puntos adelante
para indicar los paquetes actual o padres involucrados en el import relativo. En
el ejemplo surround, podrías hacer:
from . import echo
from .. import formats
from ..filters import equalizer
Notá que ambos import, relativos explícitos e implícitos, se basan en el nombre
del módulo actual. Ya que el nombre del módulo principal es siempre
"__main__", los módulos pensados para usarse como módulo principal de una
aplicación Python siempre deberían usar import absolutos.
Paquetes en múltiple directorios
75
Tutorial de Python
Los paquetes soportan un atributo especial más, __path__. Este se inicializa,
antes de que el código en ese archivo se ejecute, a una lista que contiene el
nombre del directorio donde está el paquete. Esta variable puede modificarse,
afectando búsquedas futuras de módulos y subpaquetes contenidos en el
paquete.
Aunque esta característica no se necesita frecuentemente, puede usarse para
extender el conjunto de módulos que se encuentran en el paquete.
Footnotes
1
De hecho las definiciones de función son también
'declaraciones' que se 'ejecutan'; la ejecución mete
el nombre de la función en el espacio de nombres
global.
76
Tutorial de Python
Entrada y salida
Hay diferentes métodos de presentar la salida de un programa; los datos pueden
ser impresos de una forma legible por humanos, o escritos a un archivo para uso
futuro. Este capítulo discutirá algunas de las posibilidades.
Formateo elegante de la salida
Hasta ahora encontramos dos maneras de escribir valores: declaraciones de
expresión y la declaración print. (Una tercer manera es usando el método
write() de los objetos tipo archivo; el archivo de salida estándar puede referenciarse como sys.stdout. Mirá la Referencia de la Biblioteca para más
información sobre esto.)
Frecuentemente querrás más control sobre el formateo de tu salida que simplemente imprimir valores separados por espacios. Hay dos maneras de formatear
tu salida; la primera es hacer todo el manejo de las cadenas vos mismo, usando
rebanado de cadenas y operaciones de concatenado podés crear cualquier
forma que puedas imaginar. El módulo string contiene algunas operaciones
útiles para emparejar cadenas a un determinado ancho; estas las discutiremos
en breve. La otra forma es usar el método str.format().
Nos queda una pregunta, por supuesto: ¿cómo convertís valores a cadenas?
Afortunadamente, Python tiene maneras de convertir cualquier valor a una
cadena: pasalos a las funciones repr() o str(). Comillas invertidas (``) son
equivalentes a la repr(), pero no se usan más en código actual de Python y se
eliminaron de versiones futuras del lenguaje.
La función str() devuelve representaciones de los valores que son bastante
legibles por humanos, mientras que repr() genera representaciones que
pueden ser leídas por el el intérprete (o forzarían un SyntaxError si no hay
sintáxis equivalente). Para objetos que no tienen una representación en particular para consumo humano, str() devolverá el mismo valor que repr().
77
Tutorial de Python
Muchos valores, como números o estructuras como listas y diccionarios, tienen
la misma representación usando cualquiera de las dos funciones. Las cadenas
y los números de punto flotante, en particular, tienen dos representaciones
distintas.
Algunos ejemplos:
>>> s = 'Hola mundo.'
>>> str(s)
'Hola mundo.'
>>> repr(s)
"'Hola mundo.'"
>>> str(0.1)
'0.1'
>>> repr(0.1)
'0.10000000000000001'
>>> x = 10 * 3.25
>>> y = 200 * 200
>>> s = 'El valor de x es ' + repr(x) + ', y es ' + repr(y) + '...'
>>> print s
El valor de x es 32.5, y es 40000...
>>> # El repr() de una cadena agrega apóstrofos y barras invertidas
... hola = 'hola mundo\n'
>>> holas = repr(hola)
>>> print holas
'hello, world\n'
>>> # El argumento de repr() puede ser cualquier objeto Python:
... repr((x, y, ('carne', 'huevos')))
"(32.5, 40000, ('carne', 'huevos'))"
Acá hay dos maneras de escribir una tabla de cuadrados y cubos:
>>> for x in range(1, 11):
...
print repr(x).rjust(2), repr(x*x).rjust(3),
...
# notar la coma al final de la linea anterior
...
print repr(x*x*x).rjust(4)
...
1
1
1
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Tutorial de Python
2
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5 25 125
6 36 216
7 49 343
8 64 512
9 81 729
10 100 1000
>>> for x in range(1,11):
...
print '{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x)
...
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9 81 729
10 100 1000
(Notar que en el primer ejemplo, un espacio entre cada columna fue agregado
por la manera en que print trabaja: siempre agrega espacios entre sus argumentos)
Este ejemplo muestra el método rjust() de los objetos cadena, el cual ordena
una cadena a la derecha en un campo del ancho dado llenándolo con espacios
a la izquierda. Hay métodos similares ljust() y center(). Estos métodos no
escriben nada, sólo devuelven una nueva cadena. Si la cadena de entrada es
demasiado larga, no la truncan, sino la devuelven intacta; esto te romperá la
79
Tutorial de Python
alineación de tus columnas pero es normalmente mejor que la alternativa, que
te estaría mintiendo sobre el valor. (Si realmente querés que se recorte, siempre
podés agregarle una operación de rebanado, como en x.ljust(n)[:n].)
Hay otro método, zfill(), el cual rellena una cadena numérica a la izquierda
con ceros. Entiendo acerca de signos positivos y negativos:
>>> '12'.zfill(5)
'00012'
>>> '-3.14'.zfill(7)
'-003.14'
>>> '3.14159265359'.zfill(5)
'3.14159265359'
El uso básico del método str.format() es como esto:
>>> print 'Somos los {0} quienes decimos "{1}!"'.format('caballeros', 'Nop')
Somos los caballeros quienes decimos "Nop!"
Las llaves y caracteres dentro de las mismas (llamados campos de formato) son
reemplazadas con los objetos pasados en el método format(). El número en
las llaves se refiere a la posición del objeto pasado en el método.
>>> print '{0} y {1}'.format('carne', 'huevos')
carne y huevos
>>> print '{1} y {0}'.format('carne', 'huevos')
huevos y carne
Si se usan argumentos nombrados en el método format(), sus valores serán
referidos usando el nombre del argumento.
>>> print 'Esta {comida} es {adjetivo}.'.format(comida='carne', adjetivo='espantosa')
Esta carne es espantosa.
Se pueden combinar arbitrariamente argumentos posicionales y nombrados:
>>> print 'La historia de {0}, {1}, y {otro}.'.format('Bill', 'Manfred', otro='Georg')
La hostoria de Bill, Manfred, y Georg.
80
Tutorial de Python
Un ':` y especificador de formato opcionales pueden ir luego del nombre del
campo. Esto aumenta el control sobre cómo el valor es formateado. El siguiente
ejemplo trunca Pi a tres lugares luego del punto decimal.
>>> import math
>>> print 'El valor de PI es aproximadamente {0:.3f}.'.format(math.pi)
El valor de PI es aproximadamente 3.142.
Pasando un entero luego del ':' causará que que el campo sea de un mínimo
número de caracteres de ancho. Esto es útil para hacer tablas lindas.
>>> tabla = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 7678}
>>> for nombre, telefono in tabla.items():
...
...
Jack
Dcab
Sjoerd
print '{0:10} ==> {1:10d}'.format(nombre, telefono)
==>
==>
==>
4098
7678
4127
Si tenés una cadena de formateo realmente larga que no querés separar, podría
ser bueno que puedas hacer referencia a las variables a ser formateadas por el
nombre en vez de la posición. Esto puede hacerse simplemente pasando el
diccionario y usando corchetes '[]' para acceder a las claves
>>> tabla = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
>>> print 'Jack: {0[Jack]:d}; Sjoerd: {0[Sjoerd]:d}; Dcab: {0[Dcab]:d}'.format(tabla)
Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678
Esto se podría también hacer pasando la tabla como argumentos nombrados
con la notación '**'.:
>>> tabla = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
>>> print 'Jack: {Jack:d}; Sjoerd: {Sjoerd:d}; Dcab: {Dcab:d}'.format(**tabla)
Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678
Esto es particularmente útil en combinación con la nueva función integrada
vars(), que devuelve un diccionario conteniendo todas las variables locales.
Para una completa descripción del formateo de cadenas con str.format(),
81
Tutorial de Python
mirá en formatstrings.
Viejo formateo de cadenas
El operador % también puede usarse para formateo de cadenas. Interpreta el
argumento de la izquierda con el estilo de formateo de sprintf para ser
aplicado al argumento de la derecha, y devuelve la cadena resultante de esta
operación de formateo. Por ejemplo:
>>> import math
>>> print 'El valor de PI es aproximadamente %5.3f.' % math.pi
El valor de PI es aproximadamente 3.142.
Ya que str.format() es bastante nuevo, un montón de código Python todavía
usa el operador %. Sin embargo, ya que este viejo estilo de formateo será
eventualmente eliminado del lenguaje, en general debería usarse
str.format().
Podés encontrar más información en la sección string-formatting.
Leyendo y escribiendo archivos
La función open() devuelve un objeto archivo, y es normalmente usado con
dos argumentos: open(nombre_de_archivo, modo).
>>> f = open('/tmp/workfile', 'w')
>>> print f
<open file '/tmp/workfile', mode 'w' at 80a0960>
El primer argumento es una cadena conteniendo el nombre de archivo. El
segundo argumento es otra cadena conteniendo unos pocos caracteres que
describen la forma en que el archivo será usado. El modo puede ser 'r' cuando
el archivo será solamente leído, 'w' para sólo escribirlo (un archivo existente
con el mismo nombre será borrado), y 'a' abre el archivo para agregarle
82
Tutorial de Python
información; cualquier dato escrito al archivo será automáticamente agregado al
final. 'r+' abre el archivo tanto para leerlo como para escribirlo. El argumento
modo es opcional; si se omite se asume 'r'.
En Windows y la Macintosh, agregando 'b' al modo abre al archivo en modo
binario, por lo que también hay modos como 'rb', 'wb', y 'r+b'. Windows
hace una distinción entre archivos binarios y de texto; los caracteres de fin de
linea en los archivos de texto son automáticamente apenas alterados cuando los
datos son leídos o escritos. Esta modificación en bambalinas para guardar datos
está bien con archivos de texto ASCII, pero corromperá datos binarios como en
archivos JPEG o EXE. Se muy cuidadoso en usar el modo binario al leer y escribir
tales archivos. En Unix, no hay problema en agregarle una 'b' al modo, por lo
que podés usarlo independientemente de la plataforma para todos los archivos
binarios.
Métodos de los objetos Archivo
El resto de los ejemplos en esta sección asumirán que ya se creó un objeto
archivo llamado f.
Para leer el contenido de una archivo llamá a f.read(cantidad), el cual lee
alguna cantidad de datos y los devuelve como una cadena. cantidad es un
argumento numérico opcional. Cuando se omite cantidad o es negativo, el
contenido entero del archivo será leido y devuelto; es tu problema si el archivo
es el doble de grande que la memoria de tu máquina. De otra manera, a lo sumo
una cantidad de bytes son leídos y devueltos. Si se alcanzó el fin del archivo,
f.read() devolverá una cadena vacía ("").
>>> f.read()
'Este es el archivo entero.\n'
>>> f.read()
''
f.readline() lee una sola linea del archivo; el caracter de fin de linea (\n) se
83
Tutorial de Python
deja al final de la cadena, y sólo se omite en la última linea del archivo si el
mismo no termina en un fin de linea. Esto hace que el valor de retorno no se
ambiguo; si f.readline() devuelve una cadena vacía, es que se alcanzó el
fin del archivo, mientras que una linea en blanco es representada por '\n', una
cadena conteniendo sólo un único fin de linea.
>>> f.readline()
'Esta es la primer linea del archivo.\n'
>>> f.readline()
'Segunda linea del archivo\n'
>>> f.readline()
''
f.readlines() devuelve una lista conteniendo todos las lineas de datos en el
archivo. Si se da un parámetro opcional pista_tamaño, lee esa cantidad de bytes
del archivo y lo suficientemente más como para completar una linea, y devuelve
las lineas de eso. Esto se usa frecuentemente para permitir una lectura por
lineas de forma eficiente en archivos grandes, sin tener que cargar el archivo
entero en memoria. Sólo lineas completas serán devueltas.
>>> f.readlines()
['Esta es la primer linea del archivo.\n', 'Segunda linea del archivo\n']
Una forma alternativa a leer lineas es ciclar sobre el objeto archivo. Esto es
eficiente en memoria, rápido, y conduce a un código más simple:
>>> for linea in f:
print linea,
Esta es la primer linea del archivo
Segunda linea del archivo
El enfoque alternativo es mucho más simple peor no permite un control fino. Ya
que los dos enfoques manejan diferente el buffer de lineas, no deberían
mezclarse.
84
Tutorial de Python
f.write(cadena) escribe el contenido de la cadena al archivo, devolviendo
None.
>>> f.write('Esto es una prueba\n')
Para escribir algo más que una cadena, necesita convertirse primero a una
cadena:
>>> valor = ('la respuesta', 42)
>>> s = str(valor)
>>> f.write(s)
f.tell() devuelve un entero que indica la posición actual en el archivo, medida
en bytes desde el comienzo del archivo. Para cambiar la posición use
f.seek(desplazamiento, desde_donde). La posición es calculada
agregando el desplazamiento a un punto de referencia; el punto de referencia se
selecciona del argumento desde_donde. Un valor desde_donde de 0 mide desde
el comienzo del archivo, 1 usa la posición actual del archivo, y 2 usa el fin del
archivo como punto de referencia. desde_donde puede omitirse, el default es 0,
usando el comienzo del archivo como punto de referencia.
>>>
>>>
>>>
>>>
'5'
>>>
>>>
'd'
f = open('/tmp/archivodetrabajo', 'r+')
f.write('0123456789abcdef')
f.seek(5)
# Va al sexto byte en el archivo
f.read(1)
f.seek(-3, 2) # Va al tercer byte antes del final
f.read(1)
Cuando hayas terminado con un archivo, llamá a f.close() para cerrarlo y
liberar cualquier recurso del sistema tomado por el archivo abierto. Luego de
llamar f.close(), los intentos de usar el objeto archivo fallarán automáticamente.
85
Tutorial de Python
>>> f.close()
>>> f.read()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
ValueError: I/O operation on closed file
Los objetos archivo tienen algunos métodos más, como isatty() y
truncate`() que son usados menos frecuentemente; consultá la Referencia
de la Biblioteca para una guía completa sobre los objetos archivo.
El módulo The pickle
Las cadenas pueden facilmente escribirse y leerse de un archivo. Los números
toman algo más de esfuerzo, ya que el método read() sólo devuelve cadenas,
que tendrán que ser pasadas a una función como int(), que toma una cadena
como '123' y devuelve su valor numérico 123. Sin embargo, cuando querés
grabar tipos de datos más complejos como listas, diccionarios, o instancias de
clases, las cosas se ponen más complicadas.
En lugar de tener a los usuarios constantemente escribiendo y debugueando
código para grabar tipos de datos complicados, Python provee un módulo
estándar llamado pickle. Este es un asombroso módulo que puede tomar casi
cualquier objeto Python (¡incluso algunas formas de código Python!), y convertirlo
a una representación de cadena; este proceso se llama picklear. Reconstruir los
objetos desde la representación en cadena se llama despicklear. Entre que se
picklea y se despicklear, la cadena que representa al objeto puede almacenarse
en un archivo, o enviarse a una máquina distante por una conexión de red.
Si tenés un objeto x, y un objeto archivo f que fue abierto para escritura, la
manera más simple de picklear el objeto toma una sola linea de código:
pickle.dump(x, f)
Para despicklear el objeto nuevamente, si f es un objeto archivo que fue abierto
86
Tutorial de Python
para lectura:
x = pickle.load(f)
(Hay otras variantes de esto, usadas al picklear muchos objetos o cuando no
querés escribir los datos pickleados a un archivo; consultá la documentación
completa para pickle en la Referencia de la Biblioteca de Python.)
pickle es la manera estándar de hacer que los objetos Python puedan almacenarse y reusarse por otros programas o por una futura invocación al mismo
programa; el término técnido de esto es un objeto persistente. Ya que pickle
es tan ampliamente usado, muchos autores que escriben extensiones de Python
toman el cuidado de asegurarse que los nuevos tipos de datos como matrices
puedan ser adecuadamente pickleados y despickleados.
87
Tutorial de Python
Errors and Exceptions
Until now error messages haven't been more than mentioned, but if you have
tried out the examples you have probably seen some. There are (at least) two
distinguishable kinds of errors: syntax errors and exceptions.
Syntax Errors
Syntax errors, also known as parsing errors, are perhaps the most common kind
of complaint you get while you are still learning Python:
>>> while True print 'Hello world'
File "<stdin>", line 1, in ?
while True print 'Hello world'
^
SyntaxError: invalid syntax
The parser repeats the offending line and displays a little 'arrow' pointing at the
earliest point in the line where the error was detected. The error is caused by (or
at least detected at) the token preceding the arrow: in the example, the error is
detected at the keyword print, since a colon (':') is missing before it. File
name and line number are printed so you know where to look in case the input
came from a script.
Exceptions
Even if a statement or expression is syntactically correct, it may cause an error
when an attempt is made to execute it. Errors detected during execution are
called exceptions and are not unconditionally fatal: you will soon learn how to
handle them in Python programs. Most exceptions are not handled by programs,
however, and result in error messages as shown here:
88
Tutorial de Python
>>> 10 * (1/0)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
>>> 4 + spam*3
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
NameError: name 'spam' is not defined
>>> '2' + 2
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects
The last line of the error message indicates what happened. Exceptions come in
different types, and the type is printed as part of the message: the types in the
example are ZeroDivisionError, NameError and TypeError. The string
printed as the exception type is the name of the built-in exception that occurred.
This is true for all built-in exceptions, but need not be true for user-defined
exceptions (although it is a useful convention). Standard exception names are
built-in identifiers (not reserved keywords).
The rest of the line provides detail based on the type of exception and what
caused it.
The preceding part of the error message shows the context where the exception
happened, in the form of a stack traceback. In general it contains a stack
traceback listing source lines; however, it will not display lines read from standard
input.
bltin-exceptions lists the built-in exceptions and their meanings.
Handling Exceptions
89
Tutorial de Python
It is possible to write programs that handle selected exceptions. Look at the
following example, which asks the user for input until a valid integer has been
entered, but allows the user to interrupt the program (using Control-C or
whatever the operating system supports); note that a user-generated interruption
is signalled by raising the KeyboardInterrupt exception.
>>> while True:
...
try:
...
x = int(raw_input("Please enter a number: "))
...
break
...
except ValueError:
...
print "Oops! That was no valid number. Try again..."
...
The try statement works as follows.
• First, the try clause (the statement(s) between the try and except
keywords) is executed.
• If no exception occurs, the except clause is skipped and execution of the
try statement is finished.
• If an exception occurs during execution of the try clause, the rest of the
clause is skipped. Then if its type matches the exception named after
the except keyword, the except clause is executed, and then execution
continues after the try statement.
• If an exception occurs which does not match the exception named in the
except clause, it is passed on to outer try statements; if no handler is
found, it is an unhandled exception and execution stops with a message
as shown above.
A try statement may have more than one except clause, to specify handlers for
different exceptions. At most one handler will be executed. Handlers only handle
exceptions that occur in the corresponding try clause, not in other handlers of the
same try statement. An except clause may name multiple exceptions as a
parenthesized tuple, for example:
90
Tutorial de Python
... except (RuntimeError, TypeError, NameError):
...
pass
The last except clause may omit the exception name(s), to serve as a wildcard.
Use this with extreme caution, since it is easy to mask a real programming error
in this way! It can also be used to print an error message and then re-raise the
exception (allowing a caller to handle the exception as well):
import sys
try:
f = open('myfile.txt')
s = f.readline()
i = int(s.strip())
except IOError as (errno, strerror):
print "I/O error({0}): {1}".format(errno, strerror)
except ValueError:
print "Could not convert data to an integer."
except:
print "Unexpected error:", sys.exc_info()[0]
raise
The try ... except statement has an optional else clause, which, when present,
must follow all except clauses. It is useful for code that must be executed if the
try clause does not raise an exception. For example:
for arg in sys.argv[1:]:
try:
f = open(arg, 'r')
except IOError:
print 'cannot open', arg
else:
print arg, 'has', len(f.readlines()), 'lines'
f.close()
91
Tutorial de Python
The use of the else clause is better than adding additional code to the try
clause because it avoids accidentally catching an exception that wasn't raised by
the code being protected by the try ... except statement.
When an exception occurs, it may have an associated value, also known as the
exception's argument. The presence and type of the argument depend on the
exception type.
The except clause may specify a variable after the exception name (or tuple).
The variable is bound to an exception instance with the arguments stored in
instance.args. For convenience, the exception instance defines
__getitem__() and __str__() so the arguments can be accessed or printed
directly without having to reference .args.
But use of .args is discouraged. Instead, the preferred use is to pass a single
argument to an exception (which can be a tuple if multiple arguments are needed)
and have it bound to the message attribute. One may also instantiate an
exception first before raising it and add any attributes to it as desired.
>>> try:
...
raise Exception('spam', 'eggs')
... except Exception as inst:
...
print type(inst)
# the exception instance
...
print inst.args
# arguments stored in .args
...
print inst
# __str__ allows args to printed directly
...
x, y = inst
# __getitem__ allows args to be unpacked directly
...
print 'x =', x
...
print 'y =', y
...
<type 'exceptions.Exception'>
('spam', 'eggs')
('spam', 'eggs')
x = spam
y = eggs
If an exception has an argument, it is printed as the last part ('detail') of the
message for unhandled exceptions.
Exception handlers don't just handle exceptions if they occur immediately in the
92
Tutorial de Python
try clause, but also if they occur inside functions that are called (even indirectly)
in the try clause. For example:
>>> def this_fails():
...
x = 1/0
...
>>> try:
...
this_fails()
... except ZeroDivisionError as detail:
...
print 'Handling run-time error:', detail
...
Handling run-time error: integer division or modulo by zero
Raising Exceptions
The raise statement allows the programmer to force a specified exception to
occur. For example:
>>> raise NameError, 'HiThere'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
NameError: HiThere
The first argument to raise names the exception to be raised. The optional
second argument specifies the exception's argument. Alternatively, the above
could be written as raise NameError('HiThere'). Either form works fine,
but there seems to be a growing stylistic preference for the latter.
If you need to determine whether an exception was raised but don't intend to
handle it, a simpler form of the raise statement allows you to re-raise the
exception:
>>> try:
...
raise NameError, 'HiThere'
93
Tutorial de Python
... except NameError:
...
print 'An exception flew by!'
...
raise
...
An exception flew by!
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 2, in ?
NameError: HiThere
User-defined Exceptions
Programs may name their own exceptions by creating a new exception class.
Exceptions should typically be derived from the Exception class, either directly
or indirectly. For example:
>>> class MyError(Exception):
...
def __init__(self, value):
...
self.value = value
...
def __str__(self):
...
return repr(self.value)
...
>>> try:
...
raise MyError(2*2)
... except MyError as e:
...
print 'My exception occurred, value:', e.value
...
My exception occurred, value: 4
>>> raise MyError, 'oops!'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
__main__.MyError: 'oops!'
94
Tutorial de Python
In this example, the default __init__() of Exception has been overridden.
The new behavior simply creates the value attribute. This replaces the default
behavior of creating the args attribute.
Exception classes can be defined which do anything any other class can do, but
are usually kept simple, often only offering a number of attributes that allow
information about the error to be extracted by handlers for the exception. When
creating a module that can raise several distinct errors, a common practice is to
create a base class for exceptions defined by that module, and subclass that to
create specific exception classes for different error conditions:
class Error(Exception):
"""Base class for exceptions in this module."""
pass
class InputError(Error):
"""Exception raised for errors in the input.
Attributes:
expression -- input expression in which the error occurred
message -- explanation of the error
"""
def __init__(self, expression, message):
self.expression = expression
self.message = message
class TransitionError(Error):
"""Raised when an operation attempts a state transition that's not
allowed.
Attributes:
previous -- state at beginning of transition
next -- attempted new state
message -- explanation of why the specific transition is not allowed
"""
def __init__(self, previous, next, message):
self.previous = previous
self.next = next
self.message = message
95
Tutorial de Python
Most exceptions are defined with names that end in "Error," similar to the naming
of the standard exceptions.
Many standard modules define their own exceptions to report errors that may
occur in functions they define. More information on classes is presented in
chapter tut-classes.
Defining Clean-up Actions
The try statement has another optional clause which is intended to define
clean-up actions that must be executed under all circumstances. For example:
>>> try:
...
raise KeyboardInterrupt
... finally:
...
print 'Goodbye, world!'
...
Goodbye, world!
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 2, in ?
KeyboardInterrupt
A finally clause is always executed before leaving the try statement, whether an
exception has occurred or not. When an exception has occurred in the try
clause and has not been handled by an except clause (or it has occurred in a
except or else clause), it is re-raised after the finally clause has been
executed. The finally clause is also executed "on the way out" when any other
clause of the try statement is left via a break, continue or return statement.
A more complicated example (having except and finally clauses in the same
try statement works as of Python 2.5):
>>> def divide(x, y):
...
try:
...
result = x / y
96
Tutorial de Python
...
except ZeroDivisionError:
...
print "division by zero!"
...
else:
...
print "result is", result
...
finally:
...
print "executing finally clause"
...
>>> divide(2, 1)
result is 2
executing finally clause
>>> divide(2, 0)
division by zero!
executing finally clause
>>> divide("2", "1")
executing finally clause
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
File "<stdin>", line 3, in divide
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'
As you can see, the finally clause is executed in any event. The TypeError
raised by dividing two strings is not handled by the except clause and therefore
re-raised after the finally clauses has been executed.
In real world applications, the finally clause is useful for releasing external
resources (such as files or network connections), regardless of whether the use
of the resource was successful.
Predefined Clean-up Actions
Some objects define standard clean-up actions to be undertaken when the object
is no longer needed, regardless of whether or not the operation using the object
succeeded or failed. Look at the following example, which tries to open a file and
97
Tutorial de Python
print its contents to the screen.
for line in open("myfile.txt"):
print line
The problem with this code is that it leaves the file open for an indeterminate
amount of time after the code has finished executing. This is not an issue in
simple scripts, but can be a problem for larger applications. The with statement
allows objects like files to be used in a way that ensures they are always cleaned
up promptly and correctly.
with open("myfile.txt") as f:
for line in f:
print line
After the statement is executed, the file f is always closed, even if a problem was
encountered while processing the lines. Other objects which provide predefined
clean-up actions will indicate this in their documentation.
98
Tutorial de Python
Clases
El mecanismo de clases de Python agrega clases al lenguaje con un mínimo de
nuevas sintáxis y semánticas. Es una mezcla de los mecanismos de clase
encontrados en C++ y Modula-3. Como es cierto para los módulos, las clases en
Python no ponen una barrera absoluta entre la definición y el usuario, sino que
más bien se apoya en la cortesía del usuario de no "forzar la definición". Sin
embargo, se mantiene el poder completo de las características más importantes
de las clases: el mecanismo de la herencia de clases permite múltiples clases
base, una clase derivada puede sobreescribir cualquier método de su(s) clase(s)
base, y un método puede llamar al método de la clase base con el mismo
nombre. Los objetos pueden tener una cantidad arbitraria de datos privados.
En terminología de C++, todos los miembros de las clases (incluyendo los
miembros de datos), son públicos, y todas las funciones miembro son virtuales.
No hay constructores o destructores especiales. Como en Modula-3, no hay
atajos para hacer referencia a los miembros del objeto desde sus métodos: la
función método se declara con un primer argumento explícito que representa al
objeto, el cual se provee implícitamente por la llamada. Como en Smalltalk, las
clases mismas son objetos, aunque en un más amplio sentido de la palabra: en
Python, todos los tipos de datos son objetos. Esto provee una semántica para
importar y renombrar. A diferencia de C++ y Modula-3, los tipos de datos
integrados pueden usarse como clases base para que el usuario los extienda.
También, como en C++ pero a diferencia de Modula-3, la mayoría de los
operadores integrados con sintáxis especial (operadores aritméticos, de subíndice, etc.) pueden ser redefinidos por instancias de la clase.
Unas palabras sobre terminología
Sin haber una terminología universalmente aceptada sobre clases, haré uso
ocasional de términos de Smalltalk y C++. (Usaría términos de Modula-3, ya que
su semántica orientada a objetos es más cercanas a Python que C++, pero no
99
Tutorial de Python
espero que muchos lectores hayan escuchado hablar de él).
Los objetos tienen individualidad, y múltiples nombres (en muchos ámbitos)
pueden vincularse al mismo objeto. Esto se conoce como aliasing en otros
lenguajes. Normalmente no se aprecia esto a primera vista en Python, y puede
ignorarse sin problemas cuando se maneja tipos básicos inmutables (números,
cadenas, tuplas). Sin embargo, el aliasing, o renombrado, tiene un efecto (intencional!) sobre la semántica de código Python que involucra objetos mutables
como listas, diccionarios, y la mayoría de tipos que representan entidades afuera
del programa (archivos, ventanas, etc.). Esto se usa normalmente para beneficio
del programa, ya que los renombres funcionan como punteros en algunos
aspectos. Por ejemplo, pasar un objeto es barato ya que la implementación
solamente pasa el puntero; y si una función modifica el objeto que fue pasado,
el que la llama verá el cambio; esto elimina la necesidad de tener dos formas
diferentes de pasar argumentos, como en Pascal.
Python Scopes and Name Spaces
Before introducing classes, I first have to tell you something about Python's
scope rules. Class definitions play some neat tricks with namespaces, and you
need to know how scopes and namespaces work to fully understand what's going
on. Incidentally, knowledge about this subject is useful for any advanced Python
programmer.
Let's begin with some definitions.
A namespace is a mapping from names to objects. Most namespaces are
currently implemented as Python dictionaries, but that's normally not noticeable
in any way (except for performance), and it may change in the future. Examples
of namespaces are: the set of built-in names (functions such as abs(), and
built-in exception names); the global names in a module; and the local names in
a function invocation. In a sense the set of attributes of an object also form a
namespace. The important thing to know about namespaces is that there is
absolutely no relation between names in different namespaces; for instance, two
100
Tutorial de Python
different modules may both define a function "maximize" without confusion --users of the modules must prefix it with the module name.
By the way, I use the word attribute for any name following a dot --- for example,
in the expression z.real, real is an attribute of the object z. Strictly speaking,
references to names in modules are attribute references: in the expression
modname.funcname, modname is a module object and funcname is an attribute
of it. In this case there happens to be a straightforward mapping between the
module's attributes and the global names defined in the module: they share the
same namespace! 1
Attributes may be read-only or writable. In the latter case, assignment to attributes
is
possible.
Module
attributes
are
writable:
you
can
write
modname.the_answer = 42. Writable attributes may also be deleted with the
del statement. For example, del modname.the_answer will remove the
attribute the_answer from the object named by modname.
Name spaces are created at different moments and have different lifetimes. The
namespace containing the built-in names is created when the Python interpreter
starts up, and is never deleted. The global namespace for a module is created
when the module definition is read in; normally, module namespaces also last
until the interpreter quits. The statements executed by the top-level invocation of
the interpreter, either read from a script file or interactively, are considered part
of a module called __main__, so they have their own global namespace. (The
built-in names actually also live in a module; this is called __builtin__.)
The local namespace for a function is created when the function is called, and
deleted when the function returns or raises an exception that is not handled
within the function. (Actually, forgetting would be a better way to describe what
actually happens.) Of course, recursive invocations each have their own local
namespace.
A scope is a textual region of a Python program where a namespace is directly
accessible. "Directly accessible" here means that an unqualified reference to a
name attempts to find the name in the namespace.
101
Tutorial de Python
Although scopes are determined statically, they are used dynamically. At any
time during execution, there are at least three nested scopes whose namespaces
are directly accessible: the innermost scope, which is searched first, contains the
local names; the namespaces of any enclosing functions, which are searched
starting with the nearest enclosing scope; the middle scope, searched next,
contains the current module's global names; and the outermost scope (searched
last) is the namespace containing built-in names.
If a name is declared global, then all references and assignments go directly to
the middle scope containing the module's global names. Otherwise, all variables
found outside of the innermost scope are read-only (an attempt to write to such
a variable will simply create a new local variable in the innermost scope, leaving
the identically named outer variable unchanged).
Usually, the local scope references the local names of the (textually) current
function. Outside functions, the local scope references the same namespace as
the global scope: the module's namespace. Class definitions place yet another
namespace in the local scope.
It is important to realize that scopes are determined textually: the global scope of
a function defined in a module is that module's namespace, no matter from where
or by what alias the function is called. On the other hand, the actual search for
names is done dynamically, at run time --- however, the language definition is
evolving towards static name resolution, at "compile" time, so don't rely on
dynamic name resolution! (In fact, local variables are already determined statically.)
A special quirk of Python is that -- if no global or nonlocal statement is in
effect -- assignments to names always go into the innermost scope. Assignments
do not copy data --- they just bind names to objects. The same is true for
deletions: the statement del x removes the binding of x from the namespace
referenced by the local scope. In fact, all operations that introduce new names
use the local scope: in particular, import statements and function definitions bind
the module or function name in the local scope. (The global statement can be
used to indicate that particular variables live in the global scope.)
102
Tutorial de Python
A First Look at Classes
Classes introduce a little bit of new syntax, three new object types, and some
new semantics.
Class Definition Syntax
The simplest form of class definition looks like this:
class ClassName:
<statement-1>
.
.
.
<statement-N>
Class definitions, like function definitions (def statements) must be executed
before they have any effect. (You could conceivably place a class definition in a
branch of an if statement, or inside a function.)
In practice, the statements inside a class definition will usually be function
definitions, but other statements are allowed, and sometimes useful --- we'll come
back to this later. The function definitions inside a class normally have a peculiar
form of argument list, dictated by the calling conventions for methods --- again,
this is explained later.
When a class definition is entered, a new namespace is created, and used as the
local scope --- thus, all assignments to local variables go into this new
namespace. In particular, function definitions bind the name of the new function
here.
When a class definition is left normally (via the end), a class object is created.
This is basically a wrapper around the contents of the namespace created by the
class definition; we'll learn more about class objects in the next section. The
103
Tutorial de Python
original local scope (the one in effect just before the class definition was entered)
is reinstated, and the class object is bound here to the class name given in the
class definition header (ClassName in the example).
Class Objects
Class objects support two kinds of operations: attribute references and instantiation.
Attribute references use the standard syntax used for all attribute references in
Python: obj.name. Valid attribute names are all the names that were in the
class's namespace when the class object was created. So, if the class definition
looked like this:
class MyClass:
"A simple example class"
i = 12345
def f(self):
return 'hello world'
then MyClass.i and MyClass.f are valid attribute references, returning an
integer and a function object, respectively. Class attributes can also be assigned
to, so you can change the value of MyClass.i by assignment. __doc__ is also
a valid attribute, returning the docstring belonging to the class: "A simple
example class".
Class instantiation uses function notation. Just pretend that the class object is a
parameterless function that returns a new instance of the class. For example
(assuming the above class):
x = MyClass()
creates a new instance of the class and assigns this object to the local variable
x.
104
Tutorial de Python
The instantiation operation ("calling" a class object) creates an empty object.
Many classes like to create objects with instances customized to a specific initial
state. Therefore a class may define a special method named __init__(), like
this:
def __init__(self):
self.data = []
When a class defines an __init__() method, class instantiation automatically
invokes __init__() for the newly-created class instance. So in this example,
a new, initialized instance can be obtained by:
x = MyClass()
Of course, the __init__() method may have arguments for greater flexibility.
In that case, arguments given to the class instantiation operator are passed on
to __init__(). For example,
>>> class Complex:
...
def __init__(self, realpart, imagpart):
...
self.r = realpart
...
self.i = imagpart
...
>>> x = Complex(3.0, -4.5)
>>> x.r, x.i
(3.0, -4.5)
Instance Objects
Now what can we do with instance objects? The only operations understood by
instance objects are attribute references. There are two kinds of valid attribute
names, data attributes and methods.
data attributes correspond to "instance variables" in Smalltalk, and to "data
105
Tutorial de Python
members" in C++. Data attributes need not be declared; like local variables, they
spring into existence when they are first assigned to. For example, if x is the
instance of MyClass created above, the following piece of code will print the
value 16, without leaving a trace:
x.counter = 1
while x.counter < 10:
x.counter = x.counter * 2
print x.counter
del x.counter
The other kind of instance attribute reference is a method. A method is a function
that "belongs to" an object. (In Python, the term method is not unique to class
instances: other object types can have methods as well. For example, list objects
have methods called append, insert, remove, sort, and so on. However, in the
following discussion, we'll use the term method exclusively to mean methods of
class instance objects, unless explicitly stated otherwise.)
Valid method names of an instance object depend on its class. By definition, all
attributes of a class that are function objects define corresponding methods of its
instances. So in our example, x.f is a valid method reference, since
MyClass.f is a function, but x.i is not, since MyClass.i is not. But x.f is not
the same thing as MyClass.f --- it is a method object, not a function object.
Method Objects
Usually, a method is called right after it is bound:
x.f()
In the MyClass example, this will return the string 'hello world'. However,
it is not necessary to call a method right away: x.f is a method object, and can
be stored away and called at a later time. For example:
106
Tutorial de Python
xf = x.f
while True:
print xf()
will continue to print hello world until the end of time.
What exactly happens when a method is called? You may have noticed that
x.f() was called without an argument above, even though the function definition
for f() specified an argument. What happened to the argument? Surely Python
raises an exception when a function that requires an argument is called without
any --- even if the argument isn't actually used...
Actually, you may have guessed the answer: the special thing about methods is
that the object is passed as the first argument of the function. In our example, the
call x.f() is exactly equivalent to MyClass.f(x). In general, calling a method
with a list of n arguments is equivalent to calling the corresponding function with
an argument list that is created by inserting the method's object before the first
argument.
If you still don't understand how methods work, a look at the implementation can
perhaps clarify matters. When an instance attribute is referenced that isn't a data
attribute, its class is searched. If the name denotes a valid class attribute that is
a function object, a method object is created by packing (pointers to) the instance
object and the function object just found together in an abstract object: this is the
method object. When the method object is called with an argument list, it is
unpacked again, a new argument list is constructed from the instance object and
the original argument list, and the function object is called with this new argument
list.
Random Remarks
Data attributes override method attributes with the same name; to avoid accidental name conflicts, which may cause hard-to-find bugs in large programs, it is
107
Tutorial de Python
wise to use some kind of convention that minimizes the chance of conflicts.
Possible conventions include capitalizing method names, prefixing data attribute
names with a small unique string (perhaps just an underscore), or using verbs for
methods and nouns for data attributes.
Data attributes may be referenced by methods as well as by ordinary users
("clients") of an object. In other words, classes are not usable to implement pure
abstract data types. In fact, nothing in Python makes it possible to enforce data
hiding --- it is all based upon convention. (On the other hand, the Python implementation, written in C, can completely hide implementation details and control
access to an object if necessary; this can be used by extensions to Python written
in C.)
Clients should use data attributes with care --- clients may mess up invariants
maintained by the methods by stamping on their data attributes. Note that clients
may add data attributes of their own to an instance object without affecting the
validity of the methods, as long as name conflicts are avoided --- again, a naming
convention can save a lot of headaches here.
There is no shorthand for referencing data attributes (or other methods!) from
within methods. I find that this actually increases the readability of methods: there
is no chance of confusing local variables and instance variables when glancing
through a method.
Often, the first argument of a method is called self. This is nothing more than a
convention: the name self has absolutely no special meaning to Python. (Note,
however, that by not following the convention your code may be less readable to
other Python programmers, and it is also conceivable that a class browser
program might be written that relies upon such a convention.)
Any function object that is a class attribute defines a method for instances of that
class. It is not necessary that the function definition is textually enclosed in the
class definition: assigning a function object to a local variable in the class is also
ok. For example:
108
Tutorial de Python
# Function defined outside the class
def f1(self, x, y):
return min(x, x+y)
class C:
f = f1
def g(self):
return 'hello world'
h = g
Now f, g and h are all attributes of class C that refer to function objects, and
consequently they are all methods of instances of C --- h being exactly equivalent
to g. Note that this practice usually only serves to confuse the reader of a
program.
Methods may call other methods by using method attributes of the self argument:
class Bag:
def __init__(self):
self.data = []
def add(self, x):
self.data.append(x)
def addtwice(self, x):
self.add(x)
self.add(x)
Methods may reference global names in the same way as ordinary functions.
The global scope associated with a method is the module containing the class
definition. (The class itself is never used as a global scope!) While one rarely
encounters a good reason for using global data in a method, there are many
legitimate uses of the global scope: for one thing, functions and modules imported
into the global scope can be used by methods, as well as functions and classes
defined in it. Usually, the class containing the method is itself defined in this
109
Tutorial de Python
global scope, and in the next section we'll find some good reasons why a method
would want to reference its own class!
Each value is an object, and therefore has a class (also called its type). It is
stored as object.__class__.
Inheritance
Of course, a language feature would not be worthy of the name "class" without
supporting inheritance. The syntax for a derived class definition looks like this:
class DerivedClassName(BaseClassName):
<statement-1>
.
.
.
<statement-N>
The name BaseClassName must be defined in a scope containing the derived
class definition. In place of a base class name, other arbitrary expressions are
also allowed. This can be useful, for example, when the base class is defined in
another module:
class DerivedClassName(modname.BaseClassName):
Execution of a derived class definition proceeds the same as for a base class.
When the class object is constructed, the base class is remembered. This is used
for resolving attribute references: if a requested attribute is not found in the class,
the search proceeds to look in the base class. This rule is applied recursively if
the base class itself is derived from some other class.
There's nothing special about instantiation of derived classes:
DerivedClassName() creates a new instance of the class. Method references
are resolved as follows: the corresponding class attribute is searched, descending down the chain of base classes if necessary, and the method reference is
110
Tutorial de Python
valid if this yields a function object.
Derived classes may override methods of their base classes. Because methods
have no special privileges when calling other methods of the same object, a
method of a base class that calls another method defined in the same base class
may end up calling a method of a derived class that overrides it. (For C++
programmers: all methods in Python are effectively virtual.)
An overriding method in a derived class may in fact want to extend rather than
simply replace the base class method of the same name. There is a simple way
to
call
the
base
class
method
directly:
just
call
BaseClassName.methodname(self, arguments). This is occasionally
useful to clients as well. (Note that this only works if the base class is defined or
imported directly in the global scope.)
Python has two builtin functions that work with inheritance:
• Use isinstance() to check an object's type: isinstance(obj,
int) will be True only if obj.__class__ is int or some class
derived from int.
• Use issubclass() to check class inheritance: issubclass(bool,
int) is True since bool is a subclass of int. However,
issubclass(unicode, str) is False since unicode is not a
subclass of str (they only share a common ancestor, basestring).
Multiple Inheritance
Python supports a limited form of multiple inheritance as well. A class definition
with multiple base classes looks like this:
class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
<statement-1>
.
.
.
111
Tutorial de Python
<statement-N>
For old-style classes, the only rule is depth-first, left-to-right. Thus, if an attribute
is not found in DerivedClassName, it is searched in Base1, then (recursively)
in the base classes of Base1, and only if it is not found there, it is searched in
Base2, and so on.
(To some people breadth first --- searching Base2 and Base3 before the base
classes of Base1 --- looks more natural. However, this would require you to know
whether a particular attribute of Base1 is actually defined in Base1 or in one of
its base classes before you can figure out the consequences of a name conflict
with an attribute of Base2. The depth-first rule makes no differences between
direct and inherited attributes of Base1.)
For new-style classes, the method resolution order changes dynamically to
support cooperative calls to super(). This approach is known in some other
multiple-inheritance languages as call-next-method and is more powerful than
the super call found in single-inheritance languages.
With new-style classes, dynamic ordering is necessary because all cases of
multiple inheritance exhibit one or more diamond relationships (where one at
least one of the parent classes can be accessed through multiple paths from the
bottommost class). For example, all new-style classes inherit from object, so
any case of multiple inheritance provides more than one path to reach object.
To keep the base classes from being accessed more than once, the dynamic
algorithm linearizes the search order in a way that preserves the left-to-right
ordering specified in each class, that calls each parent only once, and that is
monotonic (meaning that a class can be subclassed without affecting the precedence order of its parents). Taken together, these properties make it possible to
design reliable and extensible classes with multiple inheritance. For more detail,
see http://www.python.org/download/releases/2.3/mro/.
Private Variables
112
Tutorial de Python
There is limited support for class-private identifiers. Any identifier of the form
__spam (at least two leading underscores, at most one trailing underscore) is
textually replaced with _classname__spam, where classname is the current
class name with leading underscore(s) stripped. This mangling is done without
regard to the syntactic position of the identifier, so it can be used to define classprivate instance and class variables, methods, variables stored in globals, and
even variables stored in instances. private to this class on instances of other
classes. Truncation may occur when the mangled name would be longer than
255 characters. Outside classes, or when the class name consists of only
underscores, no mangling occurs.
Name mangling is intended to give classes an easy way to define "private"
instance variables and methods, without having to worry about instance variables
defined by derived classes, or mucking with instance variables by code outside
the class. Note that the mangling rules are designed mostly to avoid accidents; it
still is possible for a determined soul to access or modify a variable that is
considered private. This can even be useful in special circumstances, such as in
the debugger, and that's one reason why this loophole is not closed. (Buglet:
derivation of a class with the same name as the base class makes use of private
variables of the base class possible.)
Notice that code passed to exec, eval() or execfile() does not consider
the classname of the invoking class to be the current class; this is similar to the
effect of the global statement, the effect of which is likewise restricted to code
that is byte-compiled together. The same restriction applies to getattr(),
setattr() and delattr(), as well as when referencing __dict__ directly.
Odds and Ends
Sometimes it is useful to have a data type similar to the Pascal "record" or C
"struct", bundling together a few named data items. An empty class definition will
do nicely:
113
Tutorial de Python
class Employee:
pass
john = Employee() # Create an empty employee record
# Fill the fields of the record
john.name = 'John Doe'
john.dept = 'computer lab'
john.salary = 1000
A piece of Python code that expects a particular abstract data type can often be
passed a class that emulates the methods of that data type instead. For instance,
if you have a function that formats some data from a file object, you can define a
class with methods read() and readline() that get the data from a string
buffer instead, and pass it as an argument.
Instance method objects have attributes, too: m.im_self is the instance object
with the method m(), and m.im_func is the function object corresponding to the
method.
Exceptions Are Classes Too
User-defined exceptions are identified by classes as well. Using this mechanism
it is possible to create extensible hierarchies of exceptions.
There are two new valid (semantic) forms for the raise statement:
raise Class, instance
raise instance
In the first form, instance must be an instance of Class or of a class derived
from it. The second form is a shorthand for:
114
Tutorial de Python
raise instance.__class__, instance
A class in an except clause is compatible with an exception if it is the same class
or a base class thereof (but not the other way around --- an except clause listing
a derived class is not compatible with a base class). For example, the following
code will print B, C, D in that order:
class B:
pass
class C(B):
pass
class D(C):
pass
for c in [B, C, D]:
try:
raise c()
except D:
print "D"
except C:
print "C"
except B:
print "B"
Note that if the except clauses were reversed (with except B first), it would have
printed B, B, B --- the first matching except clause is triggered.
When an error message is printed for an unhandled exception, the exception's
class name is printed, then a colon and a space, and finally the instance converted to a string using the built-in function str().
Iterators
115
Tutorial de Python
By now you have probably noticed that most container objects can be looped
over using a for statement:
for element in [1, 2, 3]:
print element
for element in (1, 2, 3):
print element
for key in {'one':1, 'two':2}:
print key
for char in "123":
print char
for line in open("myfile.txt"):
print line
This style of access is clear, concise, and convenient. The use of iterators
pervades and unifies Python. Behind the scenes, the for statement calls
iter() on the container object. The function returns an iterator object that
defines the method next() which accesses elements in the container one at a
time. When there are no more elements, next() raises a StopIteration
exception which tells the for loop to terminate. This example shows how it all
works:
>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> it.next()
'a'
>>> it.next()
'b'
>>> it.next()
'c'
>>> it.next()
116
Tutorial de Python
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in ?
it.next()
StopIteration
Having seen the mechanics behind the iterator protocol, it is easy to add iterator
behavior to your classes. Define a __iter__() method which returns an object
with a next() method. If the class defines next(), then __iter__() can just
return self:
class Reverse:
"Iterator for looping over a sequence backwards"
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = len(data)
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.index == 0:
raise StopIteration
self.index = self.index - 1
return self.data[self.index]
>>> for char in Reverse('spam'):
...
print char
...
m
a
p
s
Generators
117
Tutorial de Python
Generators are a simple and powerful tool for creating iterators. They are written
like regular functions but use the yield statement whenever they want to return
data. Each time next() is called, the generator resumes where it left-off (it
remembers all the data values and which statement was last executed). An
example shows that generators can be trivially easy to create:
def reverse(data):
for index in range(len(data)-1, -1, -1):
yield data[index]
>>> for char in reverse('golf'):
...
print char
...
f
l
o
g
Anything that can be done with generators can also be done with class based
iterators as described in the previous section. What makes generators so compact is that the __iter__() and next() methods are created automatically.
Another key feature is that the local variables and execution state are automatically saved between calls. This made the function easier to write and much more
clear than an approach using instance variables like self.index and
self.data.
In addition to automatic method creation and saving program state, when generators terminate, they automatically raise StopIteration. In combination, these
features make it easy to create iterators with no more effort than writing a regular
function.
Generator Expressions
118
Tutorial de Python
Some simple generators can be coded succinctly as expressions using a syntax
similar to list comprehensions but with parentheses instead of brackets. These
expressions are designed for situations where the generator is used right away
by an enclosing function. Generator expressions are more compact but less
versatile than full generator definitions and tend to be more memory friendly than
equivalent list comprehensions.
Examples:
>>> sum(i*i for i in range(10))
285
# sum of squares
>>> xvec = [10, 20, 30]
>>> yvec = [7, 5, 3]
>>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec))
260
# dot product
>>> from math import pi, sin
>>> sine_table = dict((x, sin(x*pi/180)) for x in range(0, 91))
>>> unique_words = set(word
for line in page
for word in line.split())
>>> valedictorian = max((student.gpa, student.name) for student in graduates)
>>> data = 'golf'
>>> list(data[i] for i in range(len(data)-1,-1,-1))
['f', 'l', 'o', 'g']
Footnotes
1
Except for one thing. Module objects have a secret
read-only attribute called __dict__ which returns
the dictionary used to implement the module's
namespace; the name __dict__ is an attribute but
not a global name. Obviously, using this violates the
abstraction of namespace implementation, and
should be restricted to things like post-mortem debuggers.
119
Tutorial de Python
Pequeño paseo por la Biblioteca
Estándar
Interfaz al sistema operativo
El módulo os provee docenas de funciones para interactuar con el sistema
operativo:
>>> import os
>>> os.system('time 0:02')
0
>>> os.getcwd()
# devuelve el directorio de trabajo actual
'C:\\Python26'
>>> os.chdir('/server/accesslogs')
Asegurate de usar el estilo import os en lugar de from os import *. Esto
evitará que os.open() oculte a la función integrada open(), que trabaja
bastante diferente.
Las funciones integradas dir() y help() son útiles como ayudas interactivas
para trabajr con módulos grandes como os:
>>> import os
>>> dir(os)
<devuelve una lista de todas las funciones del módulo>
>>> help(os)
<devuelve un manual creado a partir de las documentaciones del módulo>
Para tareas diarias de administración de archivos y directorios, el módulo
shutil provee una interfaz de más alto nivel que es más fácil de usar:
>>> import shutil
>>> shutil.copyfile('datos.db', 'archivo.db')
>>> shutil.move('/build/executables', 'dir_instalac')
120
Tutorial de Python
Comodines de archivos
El módulo glob provee una función para hacer listas de archivos a partir de
búsquedas con comodines en directorios:
>>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['primes.py', 'random.py', 'quote.py']
Argumentos de linea de órdenes
Los programas frecuentemente necesitan procesar argumentos de linea de
órdenes. Estos argumentos se almacenan en el atributo argv del módulo sys
como una lista. Por ejemplo, la siguiente salida resulta de ejecutar python
demo.py uno dos tres en la línea de órdenes:
>>> import sys
>>> print sys.argv
['demo.py', 'uno', 'dos', 'tres']
El módulo getopt procesa sys.argv usando las convenciones de la función de
Unix getopt(). El módulo optparse provee un procesamiento más flexible de
la linea de órdenes.
Redirección de la salida de error y
finalización del programa
El módulo sys también tiene atributos para stdin, stdout, y stderr. Este último es
útil para emitir mensajes de alerta y error para que se vean incluso cuando se
haya redireccionado stdout:
121
Tutorial de Python
>>> sys.stderr.write('Alerta, archivo de log no encontrado\n')
Alerta, archivo de log no encontrado
La forma más directa de terminar un programa es usar sys.exit().
Coincidencia en patrones de cadenas
El módulo re provee herramientas de expresiones regulares para un procesamiento avanzado de cadenas. Para manipulación y coincidencias complejas, las
expresiones regulares ofrecen soluciones concisas y optimizadas:
>>> import re
>>> re.findall(r'\bt[a-z]*', 'tres felices tigres comen trigo')
['tres', 'tigres', 'trigo']
>>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'gato en el el sombrero')
'gato en el sombrero'
Cuando se necesita algo más sencillo solamente, se prefieren los métodos de
las cadenas porque son más fáciles de leer y depurar.
>>> 'te para tos'.replace('tos', 'dos')
'te para dos'
Matemática
El módulo math permite el acceso a las funciones de la biblioteca C subyacente
para la matemática de punto flotante:
>>> import math
>>> math.cos(math.pi / 4.0)
0.70710678118654757
>>> math.log(1024, 2)
10.0
122
Tutorial de Python
El módulo random provee herramientas para realizar selecciones al azar:
>>> import random
>>> random.choice(['manzana', 'pera', 'banana'])
'manzana'
>>> random.sample(xrange(100), 10)
# elección sin reemplazo
[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
>>> random.random()
# un float al azar
0.17970987693706186
>>> random.randrange(6)
# un entero al azar tomado de range(6)
4
Acceso a Internet
Hay varios módulos para acceder a internet y procesar sus protocolos. Dos de
los más simples son urllib2 para traer data de URLs y smtplib para mandar
correos:
>>> import urllib2
>>> for line in urllib2.urlopen('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl'):
...
if 'EST' in line or 'EDT' in line: # buscamos la hora del este
...
print line
<BR>Nov. 25, 09:43:32 PM EST
>>>
>>>
>>>
...
...
...
...
...
>>>
import smtplib
server = smtplib.SMTP('localhost')
server.sendmail('[email protected]', '[email protected]',
"""To: [email protected]
From: [email protected]
Ojo al piojo.
""")
server.quit()
(Notá que el segundo ejemplo necesita un servidor de correo corriendo en la
máquina local)
123
Tutorial de Python
Dates and Times
The datetime module supplies classes for manipulating dates and times in both
simple and complex ways. While date and time arithmetic is supported, the focus
of the implementation is on efficient member extraction for output formatting and
manipulation. The module also supports objects that are timezone aware.
# dates are easily constructed and formatted
>>> from datetime import date
>>> now = date.today()
>>> now
datetime.date(2003, 12, 2)
>>> now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
'12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December.'
# dates support calendar arithmetic
>>> birthday = date(1964, 7, 31)
>>> age = now - birthday
>>> age.days
14368
Data Compression
Common data archiving and compression formats are directly supported by
modules including: zlib, gzip, bz2, zipfile and tarfile.
>>>
>>>
>>>
41
>>>
>>>
37
>>>
import zlib
s = 'witch which has which witches wrist watch'
len(s)
t = zlib.compress(s)
len(t)
zlib.decompress(t)
124
Tutorial de Python
'witch which has which witches wrist watch'
>>> zlib.crc32(s)
226805979
Performance Measurement
Some Python users develop a deep interest in knowing the relative performance
of different approaches to the same problem. Python provides a measurement
tool that answers those questions immediately.
For ejemplo, it may be tempting to use the tuple packing and unpacking feature
instead of the traditional approach to swapping arguments. The timeit module
quickly demonstrates a modest performance advantage:
>>> from timeit import Timer
>>> Timer('t=a; a=b; b=t', 'a=1; b=2').timeit()
0.57535828626024577
>>> Timer('a,b = b,a', 'a=1; b=2').timeit()
0.54962537085770791
In contrast to timeit's fine level of granularity, the profile and pstats
modules provide tools for identifying time critical sections in larger blocks of code.
Quality Control
One approach for developing high quality software is to write tests for each
function as it is developed and to run those tests frequently during the development process.
The doctest module provides a tool for scanning a module and validating tests
embedded in a program's docstrings. Test construction is as simple as cuttingand-pasting a typical call along with its results into the docstring. This improves
125
Tutorial de Python
the documentation by providing the user with an ejemplo and it allows the doctest
module to make sure the code remains true to the documentation:
def average(values):
"""Computes the arithmetic mean of a list of numbers.
>>> print average([20, 30, 70])
40.0
"""
return sum(values, 0.0) / len(values)
import doctest
doctest.testmod()
# automatically validate the embedded tests
The unittest module is not as effortless as the doctest module, but it allows
a more comprehensive set of tests to be maintained in a separate file:
import unittest
class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):
def test_average(self):
self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)
self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)
self.assertRaises(ZeroDivisionError, average, [])
self.assertRaises(TypeError, average, 20, 30, 70)
unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests
Batteries Included
Python has a "batteries included" philosophy. This is best seen through the
sophisticated and robust capabilities of its larger packages. For ejemplo:
126
Tutorial de Python
• The xmlrpclib and SimpleXMLRPCServer modules make
implementing remote procedure calls into an almost trivial task. Despite
the modules names, no direct knowledge or handling of XML is needed.
• The email package is a library for managing email messages, including
MIME and other RFC 2822-based message documents. Unlike
smtplib and poplib which actually send and receive messages, the
email package has a complete toolset for building or decoding complex
message structures (including attachments) and for implementing
internet encoding and header protocols.
• The xml.dom and xml.sax packages provide robust support for
parsing this popular data interchange format. Likewise, the csv module
supports direct reads and writes in a common database format.
Together, these modules and packages greatly simplify data
interchange between python applications and other tools.
• Internationalization is supported by a number of modules including
gettext, locale, and the codecs package.
127
Tutorial de Python
Brief Tour of the Standard Library -Part II
This second tour covers more advanced modules that support professional
programming needs. These modules rarely occur in small scripts.
Output Formatting
The repr module provides a version of repr() customized for abbreviated
displays of large or deeply nested containers:
>>> import repr
>>> repr.repr(set('supercalifragilisticexpialidocious'))
"set(['a', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', ...])"
The pprint module offers more sophisticated control over printing both built-in
and user defined objects in a way that is readable by the interpreter. When the
result is longer than one line, the "pretty printer" adds line breaks and indentation
to more clearly reveal data structure:
>>> import pprint
>>> t = [[[['black', 'cyan'], 'white', ['green', 'red']], [['magenta',
...
'yellow'], 'blue']]]
...
>>> pprint.pprint(t, width=30)
[[[['black', 'cyan'],
'white',
['green', 'red']],
[['magenta', 'yellow'],
'blue']]]
The textwrap module formats paragraphs of text to fit a given screen width:
>>> import textwrap
>>> doc = """The wrap() method is just like fill() except that it returns
128
Tutorial de Python
... a list of strings instead of one big string with newlines to separate
... the wrapped lines."""
...
>>> print textwrap.fill(doc, width=40)
The wrap() method is just like fill()
except that it returns a list of strings
instead of one big string with newlines
to separate the wrapped lines.
The locale module accesses a database of culture specific data formats. The
grouping attribute of locale's format function provides a direct way of formatting
numbers with group separators:
>>> import locale
>>> locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'English_United States.1252')
'English_United States.1252'
>>> conv = locale.localeconv()
# get a mapping of conventions
>>> x = 1234567.8
>>> locale.format("%d", x, grouping=True)
'1,234,567'
>>> locale.format("%s%.*f", (conv['currency_symbol'],
...
conv['frac_digits'], x), grouping=True)
'$1,234,567.80'
Templating
The string module includes a versatile Template class with a simplified syntax
suitable for editing by end-users. This allows users to customize their applications
without having to alter the application.
The format uses placeholder names formed by $ with valid Python identifiers
(alphanumeric characters and underscores). Surrounding the placeholder with
braces allows it to be followed by more alphanumeric letters with no intervening
spaces. Writing $$ creates a single escaped $:
129
Tutorial de Python
>>> from string import Template
>>> t = Template('${village}folk send $$10 to $cause.')
>>> t.substitute(village='Nottingham', cause='the ditch fund')
'Nottinghamfolk send $10 to the ditch fund.'
The substitute() method raises a KeyError when a placeholder is not
supplied in a dictionary or a keyword argument. For mail-merge style applications,
user supplied data may be incomplete and the safe_substitute() method
may be more appropriate --- it will leave placeholders unchanged if data is
missing:
>>> t = Template('Return the $item to $owner.')
>>> d = dict(item='unladen swallow')
>>> t.substitute(d)
Traceback (most recent call last):
. . .
KeyError: 'owner'
>>> t.safe_substitute(d)
'Return the unladen swallow to $owner.'
Template subclasses can specify a custom delimiter. For example, a batch
renaming utility for a photo browser may elect to use percent signs for placeholders such as the current date, image sequence number, or file format:
>>> import time, os.path
>>> photofiles = ['img_1074.jpg', 'img_1076.jpg', 'img_1077.jpg']
>>> class BatchRename(Template):
...
delimiter = '%'
>>> fmt = raw_input('Enter rename style (%d-date %n-seqnum %f-format):
Enter rename style (%d-date %n-seqnum %f-format): Ashley_%n%f
>>> t = BatchRename(fmt)
>>> date = time.strftime('%d%b%y')
>>> for i, filename in enumerate(photofiles):
130
')
Tutorial de Python
...
...
...
base, ext = os.path.splitext(filename)
newname = t.substitute(d=date, n=i, f=ext)
print '{0} --> {1}'.format(filename, newname)
img_1074.jpg --> Ashley_0.jpg
img_1076.jpg --> Ashley_1.jpg
img_1077.jpg --> Ashley_2.jpg
Another application for templating is separating program logic from the details of
multiple output formats. This makes it possible to substitute custom templates for
XML files, plain text reports, and HTML web reports.
Working with Binary Data Record Layouts
The struct module provides pack() and unpack() functions for working with
variable length binary record formats. The following example shows how to loop
through header information in a ZIP file without using the zipfile module. Pack
codes "H" and "I" represent two and four byte unsigned numbers respectively.
The "<" indicates that they are standard size and in little-endian byte order:
import struct
data = open('myfile.zip', 'rb').read()
start = 0
for i in range(3):
# show the first 3 file headers
start += 14
fields = struct.unpack('<IIIHH', data[start:start+16])
crc32, comp_size, uncomp_size, filenamesize, extra_size = fields
start += 16
filename = data[start:start+filenamesize]
start += filenamesize
131
Tutorial de Python
extra = data[start:start+extra_size]
print filename, hex(crc32), comp_size, uncomp_size
start += extra_size + comp_size
# skip to the next header
Multi-threading
Threading is a technique for decoupling tasks which are not sequentially dependent. Threads can be used to improve the responsiveness of applications that
accept user input while other tasks run in the background. A related use case is
running I/O in parallel with computations in another thread.
The following code shows how the high level threading module can run tasks
in background while the main program continues to run:
import threading, zipfile
class AsyncZip(threading.Thread):
def __init__(self, infile, outfile):
threading.Thread.__init__(self)
self.infile = infile
self.outfile = outfile
def run(self):
f = zipfile.ZipFile(self.outfile, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED)
f.write(self.infile)
f.close()
print 'Finished background zip of: ', self.infile
background = AsyncZip('mydata.txt', 'myarchive.zip')
background.start()
print 'The main program continues to run in foreground.'
background.join()
# Wait for the background task to finish
print 'Main program waited until background was done.'
132
Tutorial de Python
The principal challenge of multi-threaded applications is coordinating threads
that share data or other resources. To that end, the threading module provides a
number of synchronization primitives including locks, events, condition variables,
and semaphores.
While those tools are powerful, minor design errors can result in problems that
are difficult to reproduce. So, the preferred approach to task coordination is to
concentrate all access to a resource in a single thread and then use the Queue
module to feed that thread with requests from other threads. Applications using
Queue.Queue objects for inter-thread communication and coordination are
easier to design, more readable, and more reliable.
Logging
The logging module offers a full featured and flexible logging system. At its
simplest, log messages are sent to a file or to sys.stderr:
import logging
logging.debug('Debugging information')
logging.info('Informational message')
logging.warning('Warning:config file %s not found', 'server.conf')
logging.error('Error occurred')
logging.critical('Critical error -- shutting down')
This produces the following output:
WARNING:root:Warning:config file server.conf not found
ERROR:root:Error occurred
CRITICAL:root:Critical error -- shutting down
By default, informational and debugging messages are suppressed and the
output is sent to standard error. Other output options include routing messages
through email, datagrams, sockets, or to an HTTP Server. New filters can select
different routing based on message priority: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR,
and CRITICAL.
133
Tutorial de Python
The logging system can be configured directly from Python or can be loaded from
a user editable configuration file for customized logging without altering the
application.
Weak References
Python does automatic memory management (reference counting for most objects and garbage collection to eliminate cycles). The memory is freed shortly
after the last reference to it has been eliminated.
This approach works fine for most applications but occasionally there is a need
to track objects only as long as they are being used by something else. Unfortunately, just tracking them creates a reference that makes them permanent. The
weakref module provides tools for tracking objects without creating a reference.
When the object is no longer needed, it is automatically removed from a weakref
table and a callback is triggered for weakref objects. Typical applications include
caching objects that are expensive to create:
>>>
>>>
...
...
...
...
...
>>>
>>>
>>>
>>>
10
>>>
>>>
0
import weakref, gc
class A:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __repr__(self):
return str(self.value)
a = A(10)
# create a reference
d = weakref.WeakValueDictionary()
d['primary'] = a
# does not create a reference
d['primary']
# fetch the object if it is still alive
del a
gc.collect()
# remove the one reference
# run garbage collection right away
>>> d['primary']
# entry was automatically removed
Traceback (most recent call last):
134
Tutorial de Python
File "<stdin>", line 1, in <module>
d['primary']
# entry was automatically removed
File "C:/python26/lib/weakref.py", line 46, in __getitem__
o = self.data[key]()
KeyError: 'primary'
Tools for Working with Lists
Many data structure needs can be met with the built-in list type. However,
sometimes there is a need for alternative implementations with different performance trade-offs.
The array module provides an array() object that is like a list that stores only
homogenous data and stores it more compactly. The following example shows
an array of numbers stored as two byte unsigned binary numbers (typecode
"H") rather than the usual 16 bytes per entry for regular lists of python int objects:
>>> from array import array
>>> a = array('H', [4000, 10, 700, 22222])
>>> sum(a)
26932
>>> a[1:3]
array('H', [10, 700])
The collections module provides a deque() object that is like a list with
faster appends and pops from the left side but slower lookups in the middle.
These objects are well suited for implementing queues and breadth first tree
searches:
>>>
>>>
>>>
>>>
from collections import deque
d = deque(["task1", "task2", "task3"])
d.append("task4")
print "Handling", d.popleft()
135
Tutorial de Python
Handling task1
unsearched = deque([starting_node])
def breadth_first_search(unsearched):
node = unsearched.popleft()
for m in gen_moves(node):
if is_goal(m):
return m
unsearched.append(m)
In addition to alternative list implementations, the library also offers other tools
such as the bisect module with functions for manipulating sorted lists:
>>> import bisect
>>> scores = [(100, 'perl'), (200, 'tcl'), (400, 'lua'), (500, 'python')]
>>> bisect.insort(scores, (300, 'ruby'))
>>> scores
[(100, 'perl'), (200, 'tcl'), (300, 'ruby'), (400, 'lua'), (500, 'python')]
The heapq module provides functions for implementing heaps based on regular
lists. The lowest valued entry is always kept at position zero. This is useful for
applications which repeatedly access the smallest element but do not want to run
a full list sort:
>>> from heapq import heapify, heappop, heappush
>>> data = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0]
>>> heapify(data)
# rearrange the list into heap order
>>> heappush(data, -5)
# add a new entry
>>> [heappop(data) for i in range(3)] # fetch the three smallest entries
[-5, 0, 1]
Decimal Floating Point Arithmetic
The decimal module offers a Decimal datatype for decimal floating point
arithmetic. Compared to the built-in float implementation of binary floating
136
Tutorial de Python
point, the new class is especially helpful for financial applications and other uses
which require exact decimal representation, control over precision, control over
rounding to meet legal or regulatory requirements, tracking of significant decimal
places, or for applications where the user expects the results to match calculations done by hand.
For example, calculating a 5% tax on a 70 cent phone charge gives different
results in decimal floating point and binary floating point. The difference becomes
significant if the results are rounded to the nearest cent:
>>> from decimal import *
>>> Decimal('0.70') * Decimal('1.05')
Decimal("0.7350")
>>> .70 * 1.05
0.73499999999999999
The Decimal result keeps a trailing zero, automatically inferring four place
significance from multiplicands with two place significance. Decimal reproduces
mathematics as done by hand and avoids issues that can arise when binary
floating point cannot exactly represent decimal quantities.
Exact representation enables the Decimal class to perform modulo calculations
and equality tests that are unsuitable for binary floating point:
>>> Decimal('1.00') % Decimal('.10')
Decimal("0.00")
>>> 1.00 % 0.10
0.09999999999999995
>>> sum([Decimal('0.1')]*10) == Decimal('1.0')
True
>>> sum([0.1]*10) == 1.0
False
The decimal module provides arithmetic with as much precision as needed:
137
Tutorial de Python
>>> getcontext().prec = 36
>>> Decimal(1) / Decimal(7)
Decimal("0.142857142857142857142857142857142857")
138
Tutorial de Python
¿Y ahora qué?
Leer este tutorial probablemente reforzó tu interés por usar Python --- deberías
estar ansioso por aplicar Python a la resolución de tus problemas reales. ¿A
dónde deberías ir para aprender más?
Este tutorial forma parte del juego de documentación de Python. Algunos otros
documentos que encontrarás en este juego son:
• library-index:
Deberías hojear este manual, que tiene material de referencia completo
(si bien breve) sobre tipos, funciones y módulos de la biblioteca
estándar. La distribución de Python estándar incluye un montón de
código adicional. Hay módulos para leer archivos de correo de Unix,
obtener documentos via HTTP, generar números aleatorios, interpretar
opciones de línea de comandos, escribir programas CGI, comprimir
datos, y muchas otras tareas. Un vistazo por la Referencia de Biblioteca
te dará una idea de lo que hay disponible.
• install-index explica cómo instalar módulos externos escritos por otros
usuarios de Python.
• reference-index: Una descripción en detalle de la sintaxis y semántica
de Python. Es una lectura pesada, pero útil como guía completa al
lenguaje en sí.
Más recursos sobre Python:
• http://www.python.org: El sitio web principal sobre Python. Contiene
código, documentación, y referencias a páginas relacionadas con
Python en la Web. Este sitio web tiene copias espejo en varios lugares
del mundo cómo Europa, Japón y Australia; una copia espejo puede
funcionar más rápido que el sitio principal, dependiendo de tu ubicación
geográfica.
• http://docs.python.org: Acceso rápido a la documentación de Python.
139
Tutorial de Python
• http://pypi.python.org: El Índice de Paquetes de Python, antes también
apodado "El Negocio de Quesos", es un listado de módulos de Python
disponibles para descargar hechos por otros usuarios. Cuándo
comiences a publicar código, puedes registrarlo aquí así los demás
pueden encontrarlo.
• http://aspn.activestate.com/ASPN/Python/Cookbook/: El Recetario de
Python es una colección de tamaño considerable de ejemplos de
código, módulos más grandes, y scripts útiles. Las contribuciones
particularmente notorias están recolectadas en un libro también titulado
Recetario de Python (O'Reilly & Associates, ISBN 0-596-00797-3.)
Para preguntas relacionadas con Python y reportes de problemas puedes
escribir al grupo de noticias comp.lang.python, o enviarlas a la lista de correo
que hay en [email protected]. El grupo de noticias y la lista de correo están
interconectadas, por lo que los mensajes enviados a uno serán retransmitidos al
otro. Hay alrededor de 120 mensajes diarios (con picos de hasta varios cientos),
haciendo (y respondiendo) preguntas, sugiriendo nuevas características, y
anunciando nuevos módulos. Antes de escribir, asegúrate de haber revisado la
lista de Preguntas Frecuentes (también llamado el FAQ), o búscalo en el
directorio Misc/ de la distribución en código fuente de Python. Hay archivos de
la lista de correo disponibles en http://mail.python.org/pipermail/. El FAQ responde a muchas de las preguntas que aparecen una y otra vez, y puede que
ya contenga la solución a tu problema.
140
Tutorial de Python
Edición de Entrada Interactiva y
Sustitución de Historial
Algunas versiones del intérprete de Python permiten editar la línea de entrada
actual, y sustituir en base al historial, de forma similar a las capacidades del
intérprete de comandos Korn y el GNU bash. Esto se implementa con la biblioteca GNU Readline, que soporta edición al estilo de Emacs y al estilo de vi.
Esta biblioteca tiene su propia documentación que no duplicaré aquí; pero la
funcionalidad básica es fácil de explicar. La edición interactiva y el historial aquí
descriptos están disponibles como opcionales en las versiones para Unix y
Cygwin del intérprete.
Este capítulo no documenta las capacidades de edición del paquete PythonWin
de Mark Hammond, ni del entorno IDLE basado en Tk que se distribuye con
Python. El historial de línea de comandos que funciona en pantallas de DOS en
NT y algunas otras variantes de DOS y Windows es también una criatura
diferente.
Edición de Línea
De estar soportada, la edición de línea de entrada se activa en cuanto el
intérprete muestra un símbolo de espera de ordenes primario o secundario. La
línea activa puede editarse usando los caracteres de control convencionales de
Emacs. De estos, los más importantes son: C-A (Ctrl-A) mueve el cursor al
comienzo de la línea, C-E al final, C-B lo mueve una posición a la izquierda,
C-F a la derecha. La tecla de retroceso (Backspace) borra el caracter a la
izquierda del cursor, C-D el caracter a su derecha. C-K corta el resto de la línea
a la derecha del cursor, C-Y pega de vuelta la última cadena cortada.
C-underscore deshace el último cambio hecho; puede repetirse para obtener
un efecto acumulativo.
141
Tutorial de Python
Sustitución de historial
La sustitución de historial funciona de la siguiente manera: todas las líneas
ingresadas y no vacías se almacenan en una memoria intermedia, y cuando se
te pide una nueva línea, estás posicionado en una linea nueva al final de esta
memoria. C-P se mueve una línea hacia arriba (es decir, hacia atrás) en el
historial, C-N se mueve una línea hacia abajo. Cualquier línea en el historial
puede editarse; aparecerá un asterisco adelante del indicador de entrada para
marcar una línea como editada. Presionando la tecla Return (Intro) se pasa la
línea activa al intérprete. C-R inicia una búsqueda incremental hacia atrás, C-S
inicia una búsqueda hacia adelante.
Atajos de teclado
Los atajos de teclado y algunos otros parámetros de la biblioteca Readline se
pueden personalizar poniendo comandos en un archivo de inicialización llamado
~/.inputrc. Los atajos de teclado tienen la forma
nombre-de-tecla: nombre-de-función
o
"cadena": nombre-de-función
y se pueden configurar opciones con
set nombre-opción valor
Por ejemplo:
# Prefiero edición al estilo vi:
set editing-mode vi
# Editar usando sólo un renglón:
142
Tutorial de Python
set horizontal-scroll-mode On
# Reasociar algunas teclas:
Meta-h: backward-kill-word
"\C-u": universal-argument
"\C-x\C-r": re-read-init-file
Observa que la asociación por omisión para la tecla Tab en Python es insertar
un caracter Tab (tabulación horizontal) en vez de la función por defecto de
Readline de completar nombres de archivo. Si insistes, puedes redefinir esto
poniendo
Tab: complete
en tu ~/.inputrc. (Desde luego, esto hace más difícil escribir líneas de
continuación indentadas si estás acostumbrado a usar Tab para tal propósito.)
Hay disponible opcionalmente completado automático de variables y nombres
de módulos. Para activarlo en el modo interactivo del intérprete, agrega lo
siguiente a tu archivo de arranque: 1
import rlcompleter, readline
readline.parse_and_bind('tab: complete')
Esto asocia la tecla Tab a la función de completado, con lo cual presionar la
tecla Tab dos veces sugerirá valores para completar; se fija en nombres de
instrucciones Python, las variables locales del momento, y los nombres de
módulos disponibles. Para expresiones con puntos como string.a, evaluará
la expresión hasta el último '.' y luego sugerirá opciones a completar de los
atributos de el objeto resultante. Tenga en cuenta que esto puede ejecutar
código definido por la aplicación si un objeto con un método __getattr__()
forma parte de la expresión.
Un archivo de inicialización con más capacidades podría ser como este ejemplo.
Observa que éste borra los nombres que crea una vez que no se necesitan más;
143
Tutorial de Python
esto se hace debido a que el archivo de inicialización se ejecuta en el mismo
espacio de nombres que los comandos interactivos, y borrar los nombres evita
que se produzcan efectos colaterales en el entorno interactivo. Tal vez te resulte
cómodo mantener algunos de los módulos importados, tales como os, que
usualmente acaban siendo necesarios en la mayoría de las sesiones con el
intérprete.
#
#
#
#
#
#
#
Añadir auto-completado y almacenamiento de archivo de histórico a tu
intérprete de Python interactivo. Requiere Python 2.0+, y readline.
El autocompletado esta ligado a la tecla Esc por defecto (puedes
modificarlo - lee la documentación de readline).
Guarda este archivo en ~/.pystartup, y configura una variable de inicio
para que lo apunte: en bash "export PYTHONSTARTUP=/home/usuario/.pystartup".
#
# Ten en cuenta que PYTHONSTARTUP *no* expande "~", así que debes poner
# la ruta completa a tu directorio personal.
import atexit
import os
import readline
import rlcompleter
historyPath = os.path.expanduser("~/.pyhistory")
def save_history(historyPath=historyPath):
import readline
readline.write_history_file(historyPath)
if os.path.exists(historyPath):
readline.read_history_file(historyPath)
atexit.register(save_history)
del os, atexit, readline, rlcompleter, save_history, historyPath
Comentario
Esta funcionalidad es un paso enorme hacia adelante comparado con versiones
anteriores del interprete; de todos modos, quedan pendientes algunos deseos:
144
Tutorial de Python
sería bueno si la indentación correcta se sugiriera en las lineas de continuación
(el parser sabe si se requiere una indentación a continuación). El mecanismo de
completado podría usar la tabla de símbolos del intérprete. Un comando para
verificar (o incluso sugerir) coincidencia de paréntesis, comillas, etc. también
sería útil.
Notas
1
Python ejecutará el contenido de un archivo indicado
por la variable de entorno PYTHONSTARTUP
cuando inicies un intérprete interactivo.
145
Tutorial de Python
Aritmética de Punto Flotante:
Problemas y Limitaciones
Los números de punto flotante se representan en el hardware de la computadora
en fracciones en base 2 (binario). Por ejemplo, la fracción decimal
0.125
tiene el valor 1/10 + 2/100 + 5/1000, y de la misma manera la fracción binaria
0.001
tiene el valor 0/2 + 0/4 + 1/8. Estas dos fracciones tienen valores idénticos, la
única diferencia real es que la primera está escrita en notación fraccional en
base 10 y la segunda en base 2.
Desafortunadamente, la mayoría de las fracciones decimales no pueden representarse exactamente como fracciones binarias. Como consecuencia, en general
los números de punto flotante decimal que ingresás en la computadora son sólo
aproximados por los números de punto flotante binario que realmente se guardan
en la máquina.
El problema es más fácil de entender primero en base 10. Considerá la fracción
1/3. Podés aproximarla como una fracción de base 10
0.3
o, mejor,
0.33
o, mejor,
0.333
y así. No importa cuantos dígitos desees escribir, el resultado nunca será
146
Tutorial de Python
exactamente 1/3, pero será una aproximación cada vez mejor de 1/3.
De la misma manera, no importa cuantos dígitos en base 2 quieras usar, el valor
decimal 0.1 no puede representarse exactamente como una fracción en base 2.
En base 2, 1/10 es la siguiente fracción que se repite infinitamente:
0.0001100110011001100110011001100110011001100110011...
Frená en cualquier número finito de bits, y tendrás una aproximación. Es por
esto que ves cosas como:
>>> 0.1
0.10000000000000001
En la mayoría de las máquinas de hoy en día, eso es lo que verás si ingresás
0.1 en un prompt de Python. Quizás no, sin embargo, porque la cantidad de bits
usados por el hardware para almacenar valores de punto flotante puede variar
en las distintas máquinas, y Python sólo muestra una aproximación del valor
decimal verdadero de la aproximación binaria guardada por la máquina. En la
mayoría de las máquinas, si Python fuera a mostrar el verdadero valor decimal
de la aproximación almacenada por 0.1, tendría que mostrar sin embargo
>>> 0.1
0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
El prompt de Python usa la función integrada repr() para obtener una versión
en cadena de caracteres de todo lo que muestra. Para flotantes, repr(float)
redondea el valor decimal verdadero a 17 dígitos significativos, dando
0.10000000000000001
repr(float) produce 17 dígitos significativos porque esto es suficiente (en la
mayoría de las máquinas) para que se cumpla eval(repr(x)) == x exactamente para todos los flotantes finitos X, pero redondeando a 16 dígitos no es
suficiente para que sea verdadero.
Notá que esta es la verdadera naturaleza del punto flotante binario: no es un bug
147
Tutorial de Python
de Python, y tampoco es un bug en tu código. Verás lo mismo en todos los
lenguajes que soportan la aritmética de punto flotante de tu hardware (a pesar
de que en algunos lenguajes por default no muestren la diferencia, o no lo hagan
en todos los modos de salida).
La función integrada :func: str de Python produce sólo 12 dígitos significativos, y
quizás quieras usar esa. Normalmente eval(str(x)) no reproducirá x, pero la
salida quizás sea más placentera de ver:
>>> print str(0.1)
0.1
Es importante darse cuenta de que esto es, realmente, una ilusión: el valor en la
máquina no es exactamente 1/10, simplemente estás redondeando el valor que
se muestra del valor verdadero de la máquina.
A esta se siguen otras sorpresas. Por ejemplo, luego de ver:
>>> 0.1
0.10000000000000001
quizás estés tentado de usar la función round() para recortar el resultado al
dígito que esperabas. Pero es lo mismo:
>>> round(0.1, 1)
0.10000000000000001
El problema es que el valor de punto flotante binario almacenado para "0.1" ya
era la mejor aproximación binaria posible de 1/10, de manera que intentar
redondearla nuevamente no puede mejorarla: ya era la mejor posible.
Otra consecuencia es que como 0.1 no es exactamente 1/10, sumar diez valores
de 0.1 quizás tampoco dé exactamente 1.0:
>>> suma = 0.0
>>> for i in range(10):
...
suma += 0.1
148
Tutorial de Python
...
>>> suma
0.99999999999999989
La aritmética de punto flotante binaria tiene varias sorpresas como esta. El
problema con "0.1" es explicado con detalle abajo, en la sección "Error de
Representación". Mirá los Peligros del Punto Flotante (en inglés, The Perils of
Floating Point) para una más completa recopilación de otras sorpresas normales.
Como dice cerca del final, "no hay respuestas fáciles". A pesar de eso, ¡no le
tengas mucho miedo al punto flotante! Los errores en las operaciones flotantes
de Python se heredan del hardware de punto flotante, y en la mayoría de las
máquinas están en el orden de no más de una 1 parte en 2**53 por operación.
Eso es más que adecuado para la mayoría de las tareas, pero necesitás tener
en cuenta que no es aritmética decimal, y que cada operación de punto flotante
sufre un nuevo error de redondeo.
A pesar de que existen casos patológicos, para la mayoría de usos casuales de
la aritmética de punto flotante al final verás el resultado que esperás si simplemente redondeás lo que mostrás de tus resultados finales al número de dígitos
decimales que esperás. str() es normalmente suficiente, y para un control más
fino mirá los parámetros del método de formateo str.format() en formatstrings.
Error de Representación
Esta sección explica el ejemplo "0.1" en detalle, y muestra como en la mayoría
de los casos vos mismo podés realizar un análisis exacto como este. Se asume
un conocimiento básico de la representación de punto flotante binario.
Error de representación se refiere al hecho de que algunas (la mayoría) de las
fracciones decimales no pueden representarse exactamente como fracciones
binarias (en base 2). Esta es la razón principal de por qué Python (o Perl, C,
149
Tutorial de Python
C++, Java, Fortran, y tantos otros) frecuentemente no mostrarán el número
decimal exacto que esperás:
>>> 0.1
0.10000000000000001
¿Por qué es eso? 1/10 no es representable exactamente como una fracción
binaria. Casi todas las máquinas de hoy en día (Noviembre del 2000) usan
aritmética de punto flotante IEEE-754, y casi todas las plataformas mapean los
flotantes de Python al "doble precisión" de IEEE-754. Estos "dobles" tienen 53
bits de precisión, por lo tanto en la entrada la computadora intenta convertir 0.1
a la fracción más cercana que puede de la forma J/2***N* donde J es un entero
que contiene exactamente 53 bits. Reescribiendo
1 / 10 ~= J / (2**N)
como
J ~= 2**N / 10
y recordando que J tiene exactamente 53 bits (es >= 2**52 pero < 2**53), el
mejor valor para N es 56:
>>> 2**52
4503599627370496L
>>> 2**53
9007199254740992L
>>> 2**56/10
7205759403792793L
O sea, 56 es el único valor para N que deja J con exactamente 53 bits. El mejor
valor posible para J es entonces el cociente redondeado:
>>> q, r = divmod(2**56, 10)
>>> r
6L
150
Tutorial de Python
Ya que el resto es más que la mitad de 10, la mejor aproximación se obtiene
redondeándolo:
>>> q+1
7205759403792794L
Por lo tanto la mejor aproximación a 1/10 en doble precisión 754 es eso sobre
2**56, o
7205759403792794 / 72057594037927936
Notá que como lo redondeamos, esto es un poquito más grande que 1/10; si no
lo hubiéramos redondeado, el cociente hubiese sido un poquito menor que 1/10.
¡Pero no hay caso en que sea exactamente 1/10!
Entonces la computadora nunca "ve" 1/10: lo que ve es la fracción exacta de
arriba, la mejor aproximación al flotante doble de 754 que puede obtener:
>>> .1 * 2**56
7205759403792794.0
Si multiplicamos esa fracción por 10**30, podemos ver el valor (truncado) de sus
30 dígitos más significativos:
>>> 7205759403792794 * 10**30 / 2**56
100000000000000005551115123125L
lo que significa que el valor exacto almacenado en la computadora es aproximadamente igual al valor decimal 0.100000000000000005551115123125. Redondeando eso a 17 dígitos significativos da el 0.10000000000000001 que Python
muestra (bueno, mostraría en cualquier plataforma que cumpla con 754 cuya
biblioteca en C haga la mejor conversión posible en entrada y salida... ¡la tuya
quizás no!).
151
Tutorial de Python
INDEX
documentation strings [1]
E
Symbols
environment variable
PATH [1]
PYTHONPATH [1] [2] [3] [4]
PYTHONSTARTUP [1]
• statement
**
statement
F
_
__all__
file
object
__builtin__
module
for
statement [1]
B
H
built-in function
help
help
built-in function
open
unicode
M
C
method
object
coding
style
module
__builtin__
compileall
pickle
readline
rlcompleter
search path
string
compileall
module
D
docstrings [1]
152
Tutorial de Python
sys
path, module
statement
*
**
for [1]
O
object
file
method
string
module
open
built-in function
strings, documentation [1]
style
coding
P
sys
module
PATH [1]
path
module search
U
pickle
module
unicode
built-in function
Python Enhancement Proposals!PEP 8
PYTHONPATH [1] [2] [3] [4]
PYTHONSTARTUP [1]
R
readline
module
rlcompleter
module
S
search
153